При розв'язуванні задач навігації і картографії у робототехніці, одночасна локалізація і картографування (англ. simultaneous localization and mapping — SLAM) є алгоритмічною обчислювальною задачею побудови і оновлення мапи невідомого оточення з одночасним відстежуванням місцеположення рухаючись по ньому. Хоча це схоже на (задачу «курка чи яйце?»), існує декілька алгоритмів, що розв'язують її, щонайменше приблизно, в скінченний час для певних умов. До популярних методів розв'язування належать [en], розширений фільтр Калмана і GraphSLAM.
Алгоритми SLAM обмежуються наявними ресурсами, таким чином не можуть бути абсолютно досконалими, бо досягають оперативної доступності. Опубліковані методи і підходи реалізовані в безпілотних автомобілях, безпілотних літаючих засобах, автономних підводних апаратах, планетоходах, згодом виникли в побутових роботах і навіть всередині людського тіла.
Постановка задачі
Дана послідовність даних спостереження сенсору за дискретні проміжки часу , задачею SLAM є розрахувати і визначити розташування агента і мапу оточення Всі величини зазвичай ймовірнісні, тому необхідно обчислити:
Застосування правила Баєса дає основу для послідовного оновлення апостеріорного розташування, при даній мапі і функції переходу
Аналогічно мапа може оновлюватися послідовно наступним шляхом
Як для більшості задач наближення, рішення можна знайти при наближенні двох змінних, до локального оптимального рішення, шляхом почергового оновлення двох рівнянь у формі ЕМ-алгоритму.
Алгоритми
Цей розділ потребує доповнення. (січень 2018) |
До статистичних методів, що використовуються для задач апроксимації наведених вище, належать: фільтр Калмана, [en] (який є методом Монте-Карло) і узгоджене сканування діапазонних даних. Вони дозволяють визначити оцінку функції апостеріорної ймовірності для позиції робота і параметрів мапи. [en] в основному засновуються на [en]. Вони забезпечують множину, яка містить позицію робота і множину апроксимації мапи. Налаштування пучка є наступною популярною технікою у SLAM, який використовує дані зображень поєднані з оцінками розташування робота і орієнтирів на місцевості, тим самим підвищуючи точність мапи. Вона використовується в комерційних SLAM системах, таких як Проект Tango [ 16 березня 2014 у Wayback Machine.] компанії Google.
Нові алгоритми SLAM досі потребують активного дослідження і пошуку, і часто обумовлені різними вимогами і припущеннями щодо типів карт, давачів і моделей. Більшість SLAM систем можна розглядати як комбінації виборів кожного з цих аспектів.
Картографування
Побудова топологічних мап це метод представлення довколишнього світу, який узагальнює структуру (тобто, топологію) оточення замість створення геометрично точної мапи. Топологічні методи SLAM використовуються для підвищення загальної узгодженості метричних алгоритмів SLAM.
На противагу тому, для топологічного представлення світу існують мапи у вигляді поверхонь, які використовують масиви оцифрованих елементів (зазвичай квадратних, або гексагональних клітин), і роблять припущення яка клітина зайнята в конкретний момент. Зазвичай клітини вважаються статистично незалежними, аби спростити обчислення. Згідно цього припущення, приймає значення 1, якщо клітини нової карти узгоджені із спостереженням на позиції і 0, якщо неузгоджені.
Реалізація
Різноманітні алгоритми SLAM реалізовані у відкритих бібліотеках Robot Operating System, які часто використовуються з Point Cloud Library для побудови 3D карт або візуальних ефектів у OpenCV.
Список методів SLAM
Список відомих реалізацій методів SLAM:
- EKF SLAM
- L-SLAM(Код для Matlab) [ 11 червня 2018 у Wayback Machine.]
- GraphSLAM
- Occupancy Grid SLAM
- Parallel Tracking and Mapping (PTAM) [ 20 жовтня 2016 у Wayback Machine.]
- LSD-SLAM (доступно в відкритому коді)
- ORB-SLAM [ 27 вересня 2016 у Wayback Machine.] (доступно в відкритому коді)
- ORB-SLAM2
- MonoSLAM
- CoSLAM [ 6 квітня 2017 у Wayback Machine.]
Див. також
Примітки
- Mountney, P.; Stoyanov, D.; Davison, A.; Yang, G-Z. (2006). . MICCAI. 1: 347—354. doi:10.1007/11866565_43. Архів оригіналу за 12 січня 2017. Процитовано 30 липня 2010.
- Jaulin, L. (2009). (PDF). IEEE Transactions on Robotics. Архів оригіналу (PDF) за 5 жовтня 2016. Процитовано 3 жовтня 2016.
- Jaulin, L. (2011). (PDF). IEEE Transactions on Robotics. Архів оригіналу (PDF) за 5 жовтня 2016. Процитовано 3 жовтня 2016.
- Cummins, Mark; Newman, Paul (June 2008). (PDF). The International Journal of Robotics Research. 27 (6): 647—665. doi:10.1177/0278364908090961. Архів оригіналу (PDF) за 12 травня 2014. Процитовано 23 липня 2014.
- Zikos, Nikos; Petridis, Vassilios (2014), 6-DoF Low Dimensionality SLAM (L-SLAM), Journal of Intelligent & Robotic Systems, Springer: 1—18, doi:10.1007/s10846-014-0029-6, ISSN 0921-0296
- Thrun, S.; Burgard, W.; Fox, D. (2005). Probabilistic Robotics. Cambridge: The MIT Press. ISBN .
- G. Klein and D. Murray (2007). . International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR). Архів оригіналу (PDF) за 6 грудня 2016. Процитовано 4 жовтня 2016.
- J. Engel and T. Schops and D. Cremers (2014). (PDF). European Conference on Computer Vision (ECCV). Архів оригіналу (PDF) за 22 жовтня 2014. Процитовано 4 жовтня 2016.
- R. Mur-Artal and J. M. M. Montiel and J. D. Tardós (2015). ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE Transactions on Robotics. 31 (5): 1147—1163. arXiv:1502.00956. doi:10.1109/TRO.2015.2463671. ISSN 1552-3098.
- D. Zou and P. Tan (2013). (PDF). IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. IEEE. Архів оригіналу (PDF) за 5 липня 2016. Процитовано 4 жовтня 2016.
- Michael J. Milford and Gordon. F. Wyeth. SeqSLAM: Visual Route-Based Navigation for Sunny Summer Days and Stormy Winter Nights. Proc. of Intl. Conf. on Robotics and Automation.
В іншому мовному розділі є повніша стаття Simultaneous localization and mapping(англ.). Ви можете допомогти, розширивши поточну статтю за допомогою з англійської. (січень 2023)
|
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Pri rozv yazuvanni zadach navigaciyi i kartografiyi u robototehnici odnochasna lokalizaciya i kartografuvannya angl simultaneous localization and mapping SLAM ye algoritmichnoyu obchislyuvalnoyu zadacheyu pobudovi i onovlennya mapi nevidomogo otochennya z odnochasnim vidstezhuvannyam miscepolozhennya ruhayuchis po nomu Hocha ce shozhe na zadachu kurka chi yajce isnuye dekilka algoritmiv sho rozv yazuyut yiyi shonajmenshe priblizno v skinchennij chas dlya pevnih umov Do populyarnih metodiv rozv yazuvannya nalezhat en rozshirenij filtr Kalmana i GraphSLAM Peremozhec zmagan en en vikoristovuvav SLAM yak element svoyeyi avtonomnoyi sistemi vodinnya Mapa stvorena SLAM robotom Algoritmi SLAM obmezhuyutsya nayavnimi resursami takim chinom ne mozhut buti absolyutno doskonalimi bo dosyagayut operativnoyi dostupnosti Opublikovani metodi i pidhodi realizovani v bezpilotnih avtomobilyah bezpilotnih litayuchih zasobah avtonomnih pidvodnih aparatah planetohodah zgodom vinikli v pobutovih robotah i navit vseredini lyudskogo tila Postanovka zadachiDana poslidovnist danih sposterezhennya sensoru ot displaystyle o t za diskretni promizhki chasu t displaystyle t zadacheyu SLAM ye rozrahuvati i viznachiti roztashuvannya agenta xt displaystyle x t i mapu otochennya mt displaystyle m t Vsi velichini zazvichaj jmovirnisni tomu neobhidno obchisliti P mt xt o1 t displaystyle P m t x t o 1 t Zastosuvannya pravila Bayesa daye osnovu dlya poslidovnogo onovlennya aposteriornogo roztashuvannya pri danij mapi i funkciyi perehodu P xt xt 1 displaystyle P x t x t 1 P xt o1 t mt mt 1P ot xt mt xt 1P xt xt 1 P xt 1 mt o1 t 1 Z displaystyle P x t o 1 t m t sum m t 1 P o t x t m t sum x t 1 P x t x t 1 P x t 1 m t o 1 t 1 Z Analogichno mapa mozhe onovlyuvatisya poslidovno nastupnim shlyahom P mt xt o1 t xt mtP mt xt mt 1 ot P mt 1 xt o1 t 1 mt 1 displaystyle P m t x t o 1 t sum x t sum m t P m t x t m t 1 o t P m t 1 x t o 1 t 1 m t 1 Yak dlya bilshosti zadach nablizhennya rishennya mozhna znajti pri nablizhenni dvoh zminnih do lokalnogo optimalnogo rishennya shlyahom pochergovogo onovlennya dvoh rivnyan u formi EM algoritmu AlgoritmiCej rozdil potrebuye dopovnennya sichen 2018 Do statistichnih metodiv sho vikoristovuyutsya dlya zadach aproksimaciyi navedenih vishe nalezhat filtr Kalmana en yakij ye metodom Monte Karlo i uzgodzhene skanuvannya diapazonnih danih Voni dozvolyayut viznachiti ocinku funkciyi aposteriornoyi jmovirnosti dlya poziciyi robota i parametriv mapi en v osnovnomu zasnovuyutsya na en Voni zabezpechuyut mnozhinu yaka mistit poziciyu robota i mnozhinu aproksimaciyi mapi Nalashtuvannya puchka ye nastupnoyu populyarnoyu tehnikoyu u SLAM yakij vikoristovuye dani zobrazhen poyednani z ocinkami roztashuvannya robota i oriyentiriv na miscevosti tim samim pidvishuyuchi tochnist mapi Vona vikoristovuyetsya v komercijnih SLAM sistemah takih yak Proekt Tango 16 bereznya 2014 u Wayback Machine kompaniyi Google Novi algoritmi SLAM dosi potrebuyut aktivnogo doslidzhennya i poshuku i chasto obumovleni riznimi vimogami i pripushennyami shodo tipiv kart davachiv i modelej Bilshist SLAM sistem mozhna rozglyadati yak kombinaciyi viboriv kozhnogo z cih aspektiv Kartografuvannya Pobudova topologichnih map ce metod predstavlennya dovkolishnogo svitu yakij uzagalnyuye strukturu tobto topologiyu otochennya zamist stvorennya geometrichno tochnoyi mapi Topologichni metodi SLAM vikoristovuyutsya dlya pidvishennya zagalnoyi uzgodzhenosti metrichnih algoritmiv SLAM Na protivagu tomu dlya topologichnogo predstavlennya svitu isnuyut mapi u viglyadi poverhon yaki vikoristovuyut masivi ocifrovanih elementiv zazvichaj kvadratnih abo geksagonalnih klitin i roblyat pripushennya yaka klitina zajnyata v konkretnij moment Zazvichaj klitini vvazhayutsya statistichno nezalezhnimi abi sprostiti obchislennya Zgidno cogo pripushennya P mt xt mt 1 ot displaystyle P m t x t m t 1 o t prijmaye znachennya 1 yaksho klitini novoyi karti uzgodzheni iz sposterezhennyam ot displaystyle o t na poziciyi xt displaystyle x t i 0 yaksho neuzgodzheni RealizaciyaRiznomanitni algoritmi SLAM realizovani u vidkritih bibliotekah Robot Operating System yaki chasto vikoristovuyutsya z Point Cloud Library dlya pobudovi 3D kart abo vizualnih efektiv u OpenCV Spisok metodiv SLAM Spisok vidomih realizacij metodiv SLAM EKF SLAM L SLAM Kod dlya Matlab 11 chervnya 2018 u Wayback Machine GraphSLAM Occupancy Grid SLAM Parallel Tracking and Mapping PTAM 20 zhovtnya 2016 u Wayback Machine LSD SLAM dostupno v vidkritomu kodi ORB SLAM 27 veresnya 2016 u Wayback Machine dostupno v vidkritomu kodi ORB SLAM2 MonoSLAM CoSLAM 6 kvitnya 2017 u Wayback Machine Div takozhStruktura iz ruhu Reyestraciya zobrazhen Neato Robotics Komp yuterne stereobachennya en en PrimitkiMountney P Stoyanov D Davison A Yang G Z 2006 MICCAI 1 347 354 doi 10 1007 11866565 43 Arhiv originalu za 12 sichnya 2017 Procitovano 30 lipnya 2010 Jaulin L 2009 PDF IEEE Transactions on Robotics Arhiv originalu PDF za 5 zhovtnya 2016 Procitovano 3 zhovtnya 2016 Jaulin L 2011 PDF IEEE Transactions on Robotics Arhiv originalu PDF za 5 zhovtnya 2016 Procitovano 3 zhovtnya 2016 Cummins Mark Newman Paul June 2008 PDF The International Journal of Robotics Research 27 6 647 665 doi 10 1177 0278364908090961 Arhiv originalu PDF za 12 travnya 2014 Procitovano 23 lipnya 2014 Zikos Nikos Petridis Vassilios 2014 6 DoF Low Dimensionality SLAM L SLAM Journal of Intelligent amp Robotic Systems Springer 1 18 doi 10 1007 s10846 014 0029 6 ISSN 0921 0296 Thrun S Burgard W Fox D 2005 Probabilistic Robotics Cambridge The MIT Press ISBN 0 262 20162 3 G Klein and D Murray 2007 International Symposium on Mixed and Augmented Reality ISMAR Arhiv originalu PDF za 6 grudnya 2016 Procitovano 4 zhovtnya 2016 J Engel and T Schops and D Cremers 2014 PDF European Conference on Computer Vision ECCV Arhiv originalu PDF za 22 zhovtnya 2014 Procitovano 4 zhovtnya 2016 R Mur Artal and J M M Montiel and J D Tardos 2015 ORB SLAM A Versatile and Accurate Monocular SLAM System IEEE Transactions on Robotics 31 5 1147 1163 arXiv 1502 00956 doi 10 1109 TRO 2015 2463671 ISSN 1552 3098 D Zou and P Tan 2013 PDF IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Arhiv originalu PDF za 5 lipnya 2016 Procitovano 4 zhovtnya 2016 Michael J Milford and Gordon F Wyeth SeqSLAM Visual Route Based Navigation for Sunny Summer Days and Stormy Winter Nights Proc of Intl Conf on Robotics and Automation V inshomu movnomu rozdili ye povnisha stattya Simultaneous localization and mapping angl Vi mozhete dopomogti rozshirivshi potochnu stattyu za dopomogoyu perekladu z anglijskoyi sichen 2023 Divitis avtoperekladenu versiyu statti z movi anglijska Perekladach povinen rozumiti sho vidpovidalnist za kincevij vmist statti u Vikipediyi nese same avtor redaguvan Onlajn pereklad nadayetsya lishe yak korisnij instrument pereglyadu vmistu zrozumiloyu movoyu Ne vikoristovujte nevichitanij i nevidkorigovanij mashinnij pereklad u stattyah ukrayinskoyi Vikipediyi Mashinnij pereklad Google ye korisnoyu vidpravnoyu tochkoyu dlya perekladu ale perekladacham neobhidno vipravlyati pomilki ta pidtverdzhuvati tochnist perekladu a ne prosto skopiyuvati mashinnij pereklad do ukrayinskoyi Vikipediyi Ne perekladajte tekst yakij vidayetsya nedostovirnim abo neyakisnim Yaksho mozhlivo perevirte tekst za posilannyami podanimi v inshomovnij statti Dokladni rekomendaciyi div Vikipediya Pereklad