受疫情影響,服務機器人逐漸成為剛需,開始迎來快速應用及發(fā)展期。為減少人與人之間的接觸,機器人在醫(yī)院、車站、酒店、餐廳等諸多聚集性場景下,替代人工完成巡檢、消毒、配送等工作。
目前,在抗疫中的大部分移動機器人都采用了SLAM的定位導航方式,相比鋪設導引線、貼二維碼等識別方式,SLAM導航方式無需放置標示性物體,也不會受到地面二維碼的限定,能夠隨意在室內(nèi)環(huán)境中行走。
作為機器人定位導航的核心技術(shù),SLAM正不斷引起業(yè)內(nèi)重視,但在實際應用中SLAM技術(shù)并不完全等同于機器人自主定位導航。
SLAM核心過程主要包括三大步驟:預處理、匹配及地圖融合。
預處理:通過激光雷達或其他傳感器獲取所在位置的環(huán)境信息,然后對激光雷達原始數(shù)據(jù)進行優(yōu)化,剔除一些有問題的數(shù)據(jù),或者進行濾波。
匹配:匹配是個非常關(guān)鍵的步驟,主要是將當前局部環(huán)境的點云數(shù)據(jù)在已建立的地圖上尋找對應的位置,匹配的好壞對SLAM構(gòu)建地圖的精度有直接的影響。在SLAM過程中,需要將激光雷達當前采集的點云(紅色部分)匹配拼接到原有地圖中。
地圖融合:就是將這一輪來自激光雷達的新數(shù)據(jù)拼接到原始地圖當中,最終完成地圖的更新。
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