Robot menggunakan peta untuk berkeliling seperti manusia. Faktanya, robot tidak dapat bergantung pada GPS selama operasi di dalam ruangan. Selain itu, GPS tidak cukup akurat selama operasi di luar ruangan karena meningkatnya permintaan untuk keputusan. Inilah alasan mengapa perangkat ini bergantung pada Pelokalan dan Pemetaan Simultan. Hal ini juga dikenal sebagai SLAM. Berikut ini adalah Apa Itu Lokalisasi Dan Pemetaan Simultan yang ada pada robot dengan dukungan perangkat teknologi yang terorganisir, Mari cari tahu lebih lanjut tentang pendekatan ini.
Dengan bantuan SLAM, robot dapat membuat peta ini saat beroperasi. Selain itu, memungkinkan mesin ini untuk melihat posisi mereka melalui penyelarasan data sensor.
Meski terlihat cukup sederhana, prosesnya melibatkan banyak tahapan. Robot harus memproses data sensor dengan bantuan banyak algoritma.
1 Penyelarasan Data Sensor
Komputer mendeteksi posisi robot dalam bentuk titik stempel waktu pada garis waktu peta. Faktanya, robot terus mengumpulkan data sensor untuk mengetahui lebih banyak tentang lingkungan mereka. Anda akan terkejut mengetahui bahwa mereka menangkap gambar dengan kecepatan 90 gambar per detik. Ini adalah bagaimana mereka menawarkan presisi.
2 Estimasi Gerak
Selain itu, odometri roda mempertimbangkan putaran roda robot untuk mengukur jarak yang ditempuh. Demikian pula, unit pengukuran inersia dapat membantu mengukur kecepatan komputer. Aliran sensor ini digunakan untuk mendapatkan perkiraan pergerakan robot yang lebih baik.
3 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 di SDK yang disebut HGMM, yang merupakan kependekan dari Hierarchical Gaussian Mixture Model. Algoritma ini digunakan untuk menyelaraskan sepasang point cloud.
Pada dasarnya, filter Bayesian digunakan untuk memecahkan lokasi robot secara matematis. Hal ini dilakukan dengan bantuan perkiraan gerakan dan aliran data sensor.
4 GPU dan Perhitungan Split-Second
Menariknya, perhitungan pemetaan dilakukan hingga 100 kali per detik berdasarkan algoritma. 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 perhitungan ini.
5 Odometri dan Lokalisasi Visual
Visual Odometry dapat menjadi pilihan ideal untuk melihat lokasi robot dan orientasinya. Dalam hal ini, satu-satunya masukan adalah video. Nvidia Isaac adalah pilihan ideal untuk ini karena kompatibel dengan odometri visual stereo, yang melibatkan dua kamera. Kamera-kamera ini bekerja secara real-time untuk melihat lokasi. Kamera ini dapat merekam hingga 30 frame per detik.
Singkat cerita, ini adalah sekilas tentang Lokalisasi dan Pemetaan Simultan. Semoga artikel ini membantu Anda memahami teknologi robot dengan lebih baik.
