Nawigacja SLAM — podstawowe informacje i wpływ na robotykę

Nawigacja SLAM w robotyce stanowi odpowiedź na jedno z kluczowych wyzwań w procesie rozwoju robotów autonomicznych w zakresie przemieszczania się, orientowania się w przestrzeni i dostosowywania się do otoczenia bez ingerencji z zewnątrz. Postęp technologiczny dąży do tego, by roboty coraz precyzyjniej reagowały na otoczenie, mając na celu doskonalenie autonomicznego działania urządzeń.

W tym wpisie wyjaśniamy, jak działa nawigacja SLAM, jakie technologie wykorzystuje i w jakich sektorach jest wdrażana. Przedstawiamy również faktyczne jej zastosowanie w logistyce przemysłowej.

Nawigacja SLAM — podstawowe informacje

SLAM (z ang. simultaneous localization and mapping) to technika, za pomocą której robot lub urządzenie autonomiczne w sposób zintegrowany i ciągły szacuje trasę oraz analizuje otoczenie na podstawie danych odczytanych przez czujniki. Wartości te są stale aktualizowane podczas ruchu robota, bez konieczności uprzedniego wgrywania mapy.

Jednym z wyzwań, z jakimi wiąże się robotyka autonomiczna, jest uzyskanie automatycznego ruchu i realizacja zadań w zmieniającym się i nieznanym otoczeniu. Dzięki nawigacji SLAM urządzenia przemieszczają się bez korzystania z mapy, dynamicznie dostosowując się do otoczenia.

Działanie nawigacji SLAM

Jednym z pierwszych etapów realizowanych w ramach nawigacji SLAM jest gromadzenie danych za pomocą czujników wychwytujących informacje o pozycji i otoczeniu robota, wśród których wyróżnia się m.in. kamery, zaawansowane czujniki wizyjne, skanery laserowe LiDAR, sensory ultradźwiękowe czy dowolne urządzenie mierzące wartości zmienne takie jak odległość. Ponadto opiera się na metodach statystycznych i algorytmach, które minimalizują błędy w zakresie ustalania lokalizacji i umożliwiają mapowanie w czasie rzeczywistym. Za pomocą sensorów ultradźwiękowych autonomiczny pojazd wykrywa znajdujące się w pobliżu przeszkody.

Oprogramowanie przetwarza zgromadzone przez czujniki dane i znajduje punkty orientacyjne. Na rynku dostępnych jest wiele oprogramowań i algorytmów, które się tym zajmują — od prostych systemów po złożone procesy porównywania skanów. Jednakże wszystkie służą do interpretacji danych pozyskanych z czujników w celu stworzenia mapy obiektu oraz ustalania lokalizacji robotów.

Nawigacja SLAM generuje mapę przestrzeni i wskazuje przybliżoną lokalizację maszyny. Oblicza pozycję początkową urządzenia, a podczas gdy się przemieszcza, system przechwytuje nowe dane z czujników znajdujących się na pokładzie. Poprzez ciągłe powtarzanie tych kroków system monitoruje trasy pokonywane przez roboty i opracowuje coraz bardziej szczegółowe mapy. W zależności od podejścia i zastosowanego algorytmu, np. FastSLAM, ORB-SLAM czy Hector SLAM można wygenerować bardzo dokładne mapy metryczne lub topologiczne. Co więcej, poprzez połączenie odczytów z czujników ze sztuczną inteligencją robot analizuje swoje środowisko i podejmuje decyzje na podstawie danych w czasie rzeczywistym.

Aby system SLAM był efektywny, wszystkie jego elementy muszą działać w sposób skoordynowany — czujniki, oprogramowanie, pojazd oraz inne systemy przetwarzania danych. Choć konkretne technologie mogą się różnić w zależności od planowanego zastosowania, wszystkie elementy muszą być ze sobą idealnie zintegrowane, aby nawigacja działała niezawodnie.

Rodzaje czujników SLAM (LiDAR i vSLAM)

Technologia SLAM odpowiada za zdolność widzenia robotów, dzięki czemu mogą analizować otoczenie i precyzyjnie określać swoją pozycję. Zwykle stosowane są dwa rodzaje czujników:

• LiDAR. Sensory te cieszą się dużym uznaniem w branży ze względu na wysoką dokładność oraz wieloletni proces rozwoju, testów i optymalizacji. Za pomocą wiązki lasera mierzą odległość, co umożliwia im działanie nawet w ciemnych pomieszczeniach.
• Visual SLAM (lub SLAM). Zamiast laserów wykorzystuje kamery, które rejestrują i przetwarzają obraz otoczenia. Dostosowują się do różnych sytuacji, od dobrze oświetlonych pomieszczeń po przestrzenie o dynamicznych warunkach.

Każdy rodzaj czujnika wnosi do systemu SLAM konkretne korzyści. Wybór odpowiedniego zależy od obszaru roboczego, specyfikacji robota i oczekiwanego poziomu dokładności.

Gdzie stosuje się system SLAM?

Wraz z rozwojem komponentów wspierających inteligentną nawigację robotów, system SLAM znajduje zastosowanie w coraz większej liczbie sektorów. Niektóre z nich są już rzeczywistością, natomiast inne wyznaczają kierunek rozwoju przyszłości, w której świat fizyczny i cyfrowy płynnie się ze sobą łączą.

• Autonomiczne pojazdy. Dzięki technologii SLAM bezzałogowe pojazdy przemieszczają się z zachowaniem bezpieczeństwa, wykrywają przeszkody w czasie rzeczywistym, optymalizują ścieżki i reagują na zmiany zachodzące w krajobrazie miejskim i na wyznaczonych trasach.
• Przemysłowe autonomiczne roboty mobilne. Nawigacja SLAM wykorzystywana jest również w przypadku robotów działających w magazynach i fabrykach. Systemy wykorzystują tę technologię do transportu materiałów z jednego punktu do drugiego wewnątrz obiektu, unikając kolizji i dostosowując się do zmian.
• Sprzątanie. Roboty sprzątające poruszają się po wyznaczonym obszarze w gospodarstwie domowym, biurze, szpitalu czy instalacji przemysłowej, identyfikując i omijając przeszkody bez ingerencji człowieka.
• Archeologia i górnictwo. Za pomocą robotów lądowych i dronów wyposażonych w czujniki nawigacji SLAM mapowane są złoża i kopalnie. Systemy te badają trudno dostępne tereny i generują trójwymiarowe mapy bez potrzeby wykonywania wykopów.
• Medycyna i chirurgia. Algorytm SLAM wykorzystywany jest do przeprowadzania małoinwazyjnych zabiegów chirurgicznych, ułatwiając precyzyjne prowadzenie narzędzi wewnątrz ludzkiego organizmu.

Nawigacja SLAM w logistyce

Przykładem wdrożenia technologii SLAM w logistyce są autonomiczne roboty mobilne (AMR), które wykorzystują ją do przemieszczania się po magazynie w sposób bezpieczny i funkcjonalny. Pojazdy reagują na zmieniającą się dystrybucję otoczenia, aby usprawnić zaawansowane zarządzanie magazynem. Służą do transportu ładunków między dwoma punktami bez ingerencji z zewnątrz, na podstawie tras optymalizowanych w czasie rzeczywistym przez dedykowane oprogramowanie.

W procesie tym uczestniczą zazwyczaj dwa rodzaje systemów cyfrowych, czyli system do zarządzania flotą, który koordynuje i nadzoruje ruch robotów AMR w czasie rzeczywistym, oraz system zarządzania magazynem, odpowiadający za organizację operacji logistycznych takich jak dystrybucja towaru, przypisywanie zadań i planowanie zamówień. Oprogramowania komunikują się ze sobą, zapewniając wydajny i nieprzerwany przepływ pracy.

Mobilne roboty Mecaluxu są wyposażone w skaner LiDAR służące do badania otoczenia oraz czujniki ultradźwiękowe, które wykrywają przeszkody znajdujące się na poziomie posadzki. Za pomocą technologii SLAM tworzą dynamiczne mapy i omijają przeszkody, co zwiększa elastyczność i wydajność realizacji złożonych operacji logistycznych. 

Nawigacja SLAM stanowi kamień milowy w rozwoju autonomicznych robotów, które potrafią bezpiecznie i bez stałego nadzoru poruszać się w rzeczywistym środowisku. Poprzez skoordynowane połączenie czujników, algorytmów i oprogramowania, technologia ta umożliwia dynamiczne dostosowywanie się urządzeń do złożonych sytuacji, które obejmują obszary od logistyki, przez medycynę, aż po badania terenowe. Dzięki ciągłemu rozwojowi algorytmów SLAM oraz ich integracji ze sztuczną inteligencją przewiduje się, że ich zastosowanie będzie coraz powszechniejsze, wyznaczając kierunek rozwoju ku coraz bardziej inteligentnej i autonomicznej robotyce.