Robotické mapování - Robotic mapping

Robotické mapování je obor související s počítačovým viděním a kartografií . Cílem autonomního robota je být schopen postavit (nebo použít) mapu (venkovní použití) nebo půdorys (vnitřní použití) a lokalizovat sebe a své dobíjecí základny nebo majáky. Robotická noha je ta větev, která se zabývá studiem a aplikací schopnosti lokalizovat se do mapy / plánu a někdy konstruovat mapu nebo půdorys autonomním robotem.

K udržení života některých zvířat může stačit evolučně tvarovaná slepá akce. Například u některých druhů hmyzu není prostředí interpretováno jako mapa a přežívají pouze se spuštěnou odpovědí. Trochu propracovanější navigační strategie dramaticky zvyšuje možnosti robota. Kognitivní mapy umožňují plánovací kapacity a využití současného vnímání, událostí zapamatovaných do paměti a očekávaných důsledků.

Úkon

Robot má dva zdroje informací: idiontetické a slitinové zdroje. Když je robot v pohybu, může používat metody mrtvého počítání, jako je sledování počtu otáček svých kol; to odpovídá idiontetickému zdroji a může dát absolutní polohu robota, ale podléhá kumulativní chybě, která může rychle růst.

Zdroj z umělé hmoty odpovídá senzorům robota, jako je kamera, mikrofon, laser , lidar nebo sonar . Problém je zde „ vnímání aliasů “. To znamená, že dvě různá místa mohou být vnímána jako stejná. Například v budově je téměř nemožné určit polohu pouze pomocí vizuálních informací, protože všechny chodby mohou vypadat stejně. Trojrozměrné modely prostředí robota lze generovat pomocí zobrazovacích senzorů rozsahu nebo 3D skenerů .

Reprezentace mapy

Interní reprezentace mapy může být „metrická“ nebo „topologická“:

  • Metrický rámec je pro člověka nejběžnější a uvažuje o dvourozměrném prostoru, do kterého umisťuje objekty. Objekty jsou umístěny s přesnými souřadnicemi. Toto znázornění je velmi užitečné, ale je citlivé na hluk a je obtížné přesně vypočítat vzdálenosti.
  • Topologický rámec bere v úvahu pouze místa a vztahy mezi nimi. Vzdálenosti mezi místy se často ukládají. Mapa je pak graf , ve kterém uzly odpovídají místům a oblouky odpovídají cestám.

Mnoho technik používá pravděpodobnostní reprezentace mapy, aby zvládlo nejistotu.

Existují tři hlavní metody mapových reprezentací, tj. Mapy volného prostoru, mapy objektů a složené mapy. Tito používají představu o mřížce, ale umožňují rozlišení mřížky měnit tak, aby se mohla stát jemnější tam, kde je potřeba větší přesnost a hrubší, kde je mapa jednotná.

Učení mapy

Mapové učení nelze oddělit od procesu lokalizace a při začlenění chyb v lokalizaci do mapy nastanou potíže. Tento problém se běžně označuje jako simultánní lokalizace a mapování (SLAM).

Důležitým dalším problémem je zjistit, zda je robot v části prostředí, které je již uloženo nebo nikdy nenavštíveno. Jedním ze způsobů, jak tento problém vyřešit, je použití elektrických majáků , komunikace na blízkém poli (NFC), WiFi , komunikace viditelným světlem (VLC) a Li-Fi a Bluetooth .

Plánování cesty

Plánování cesty je důležitý problém, protože umožňuje robotovi dostat se z bodu A do bodu B. Algoritmy plánování trasy se měří podle jejich výpočetní složitosti. Realizace plánování pohybu v reálném čase závisí na přesnosti mapy (nebo půdorysu ), na lokalizaci robota a na počtu překážek. Topologicky problém plánování trasy souvisí s problémem nejkratší cesty při hledání trasy mezi dvěma uzly v grafu .

Robotická navigace

Hlavní článek: Robotová navigace

Venkovní roboti mohou používat GPS podobným způsobem jako automobilové navigační systémy .

Alternativní systémy lze použít s půdorysem a majáky místo map pro vnitřní roboty v kombinaci s lokalizačním bezdrátovým hardwarem. Elektrické majáky mohou pomoci levným navigačním systémům robotů.

Viz také

Reference