Robot menggunakan peta untuk berkeliling seperti manusia. Faktanya, robot tidak dapat bergantung pada GPS selama pengoperasian di dalam ruangan. Selain itu, GPS tidak cukup akurat selama pengoperasian di luar ruangan karena meningkatnya permintaan untuk pengambilan keputusan. Inilah alasan mengapa perangkat ini bergantung pada Pelokalan dan Pemetaan Secara Bersamaan. Ini juga dikenal sebagai SLAM. Mari cari tahu lebih lanjut tentang pendekatan ini.

Dengan bantuan SLAM, robot dapat membuat peta ini saat beroperasi. Selain itu, memungkinkan mesin ini untuk mengetahui posisinya melalui penyelarasan data sensor.

Meskipun terlihat cukup sederhana, prosesnya melibatkan banyak tahapan. Robot harus memproses data sensor dengan bantuan banyak algoritma.

Sensor Data Alignment

Komputer mendeteksi posisi robot dalam bentuk titik stempel waktu pada garis waktu peta. Faktanya, robot terus mengumpulkan data sensor untuk mengetahui lebih banyak tentang lingkungannya. Anda akan terkejut mengetahui bahwa mereka menangkap gambar dengan kecepatan 90 gambar per detik. Inilah cara mereka menawarkan presisi.

Estimasi Gerak

Selain itu, odometri roda mempertimbangkan rotasi roda robot ke mengukur jarak yang ditempuh. Demikian pula, unit pengukuran inersia dapat membantu komputer mengukur kecepatan. Aliran sensor ini digunakan untuk mendapatkan perkiraan yang lebih baik tentang pergerakan robot.

Registrasi Data Sensor

Registrasi data sensor terjadi antara peta dan pengukuran. Misalnya, dengan bantuan NVIDIA Isaac SDK, para ahli dapat menggunakan robot untuk tujuan pencocokan peta. Ada algoritma dalam SDK yang disebut HGMM, yang merupakan kependekan dari Hierarchical Gaussian Mixture Model. Algoritme ini digunakan untuk menyelaraskan sepasang awan titik.

Pada dasarnya, filter Bayes digunakan untuk menyelesaikan lokasi robot secara matematis. Hal ini dilakukan dengan bantuan perkiraan gerakan dan aliran data sensor.

GPU dan Perhitungan Sepersekian detik

Hal yang menarik adalah bahwa kalkulasi pemetaan dilakukan hingga 100 kali per detik berdasarkan algoritme. Dan ini hanya mungkin dalam waktu nyata dengan kekuatan pemrosesan GPU yang menakjubkan. Tidak seperti CPU, GPU bisa sampai 20 kali lebih cepat sejauh menyangkut penghitungan ini.

Odometri dan Lokalisasi Visual

Odometri Visual dapat menjadi pilihan ideal untuk mengetahui lokasi robot dan orientasinya. Dalam hal ini, satu-satunya masukan adalah video. Nvidia Isaac adalah pilihan ideal karena kompatibel dengan odometri visual stereo, yang melibatkan dua kamera. Kamera ini bekerja secara real-time untuk melihat lokasinya. Kamera ini bisa merekam hingga 30 frame per detik.

Singkat cerita, berikut sekilas tentang Lokalisasi dan Pemetaan Simultan. Semoga artikel ini membantu Anda mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang teknologi ini.

1 KOMENTAR

  1. I am just writing to make you understand what a terrific experience our princess went through visiting yuor web blog. She realized such a lot of things, with the inclusion of what it is like to possess an incredible teaching style to make the others without hassle thoroughly grasp various tricky topics. You undoubtedly surpassed visitors’ expected results. Thanks for showing those valuable, trustworthy, revealing not to mention unique tips on your topic to Sandra.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

*

code