Что такое SLAM?

Термин SLAM (СЛАМ), аббревиатура от «Одновременная локализация и картографирование», указывает на вычислительную проблему картографирования окружающей среды с помощью движущихся датчиков и одновременного определения положения инструмента.

Хотя эта задача может представлять собой «собаку, гоняющуюся за собственным хвостом», существует несколько алгоритмов ее решения, хотя бы приблизительно. Среди наиболее известных методов отметим расширенный фильтр Калмана, GraphSLAM и так называемые фильтры частиц, также известные как последовательные методы Монте-Карло.

Необходимость решения проблемы SLAM впервые была решена при разработке беспилотных транспортных средств, поскольку им требовался способ нанесения на карту препятствий и, таким образом, обеспечения навигации без вмешательства человека. Фактически, среди первых примеров применения алгоритмов SLAM мы находим планетоходы.

Из-за нескольких типов датчиков и способов установки реализация технологии SLAM в основном делится на лазерную SLAM и визуальную SLAM (vSLAM). Среди них лазерный SLAM появился раньше vSLAM; следовательно, он более зрелый в теории, технологии и реализации продукта.

Благодаря последним технологическим инновациям, позволившим разрабатывать датчики со сниженной стоимостью, SLAM вошел в повседневную жизнь. Он широко используется в робототехнике, автономном транспорте, в сферах AR (дополненной реальности) и VR (виртуальной реальности) и, наконец, в сфере топографических измерений с помощью лазерных сканеров SLAM.

Чтобы применить алгоритмы SLAM, прибор должен собирать данные от нескольких датчиков; в случае SLAM-сканеров он обычно состоит из головки 3D LiDAR и инерционного измерительного блока (IMU). Сочетание информации, собранной этими датчиками, позволяет отслеживать положение сканера, создавая тем самым точное и полное трехмерное облако точек окружающей среды.