동시 지역화 및 매핑 (SLAM)

SLAM이라고도하는 동시 로컬라이제이션 및 매핑은 로봇에 설치된 수많은 센서를 사용하여 물리적 세계에서 데이터를 수집하는 프로세스입니다. 그 후,이 데이터는 나중에 탐색 할 수 있도록지도에 생성됩니다. SLAM을 사용하면 로봇이 쉽게 위치를 파악하고, 시각적 포인트를 통해 데이터를 해석하고,지도를 작성하고, 동시에 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.

사람이 알 수없는 장소에서 자신의 길을 식별하려고 할 때. 첫 번째 단계는 주변을 둘러보고 익숙한 표시 나 표지판을 찾는 것입니다. 사람이 익숙한 랜드 마크를 인식하면 그와 관련된 위치를 파악할 수 있습니다. 그 사람이 환경을 더 많이 관찰할수록 더 많은 랜드 마크가 그에게 익숙해지고 그 장소에 대한 정신적 이미지 또는지도를 만들기 시작할 것입니다. 그는 이전에 알려지지 않은 장소에 익숙해지기 전에이 특정 환경을 여러 번 탐색해야 할 수도 있습니다. 이와 관련하여 SLAM 로봇은 센서 (소노 어, 레이저 또는 카메라)를 사용하여 자신의 위치를 ​​파악하면서 환경을 매핑합니다.

SLAM 문제의 인기는 실내 모바일 로봇의 출현과 관련이 있습니다. GPS의 사용은 다음과 같은 실내 사용에 대한 현지화 오류를 제한 할 여지가 없습니다. 텔레프레즌스, 서비스 과 소독 로봇. 또한 SLAM은 사용자가 만든 맵에 대한 매력적인 대안을 제공하여 목적 사양 현지화 인프라가없는 경우에도 로봇 작동에 접근 할 수 있음을 보여줍니다.

참조 : 로봇 존재 교육 : SLAM에 대해 알아야 할 사항

[런치패드_피드백]

면책 조항 :이 문서에 제공된 정보는 설명 목적으로 만 제공됩니다. SIFSOF는 로봇의 오용이나 잘못된 또는 무작위 사용에 대해 책임을지지 않습니다.