La localisation et la cartographie simultanées (SLAM) est un algorithme utilisé en robotique et dans les véhicules autonomes qui permet au robot de construire une carte de l’environnement tout en suivant simultanément sa propre position. L’algorithme est utilisé pour aider les robots à naviguer et à se localiser dans leur environnement en créant une carte de l’environnement et en utilisant des capteurs pour déterminer leur position dans l’environnement.
Le SLAM a été développé pour la première fois à la fin des années 1990 et au début des années 200
Le SLAM se compose de deux éléments : le composant de cartographie et le composant de localisation. La composante cartographie consiste à créer une carte de l’environnement, généralement à l’aide de capteurs tels que des caméras et des lasers. La composante localisation consiste à déterminer l’emplacement du robot dans l’environnement, généralement à l’aide de l’odométrie ou de la navigation à l’estime.
Il existe deux principaux types de SLAM : le SLAM basé sur les caractéristiques et le SLAM basé sur la pose. Le SLAM basé sur les caractéristiques implique la création d’une carte de l’environnement en suivant les caractéristiques, telles que les coins, les bords et les points. Le SLAM basé sur la pose implique le suivi de la pose du robot (position et orientation) dans l’environnement.
Le SLAM offre plusieurs avantages aux robots et aux véhicules autonomes. Il aide les robots à naviguer et à se localiser sans avoir à compter sur des systèmes de positionnement externes, et il permet aux robots de construire une carte de leur environnement sans avoir besoin d’une carte préalable.
Les algorithmes SLAM peuvent être intensifs en calcul et nécessitent beaucoup de mémoire et de puissance. De plus, la précision des algorithmes de cartographie et de localisation peut être affectée par des facteurs environnementaux, tels que le bruit et les obstacles.
Les algorithmes SLAM sont utilisés dans une variété d’applications, y compris la robotique, les véhicules autonomes, les véhicules aériens sans pilote et la vision par ordinateur.
Les algorithmes SLAM évoluent constamment et deviennent plus efficaces. À l’avenir, les algorithmes SLAM pourraient être utilisés dans davantage d’applications, telles que la réalité augmentée et la réalité virtuelle.
La localisation et la cartographie simultanées (SLAM) est un algorithme utilisé en robotique et dans les véhicules autonomes qui permet au robot de construire une carte de l’environnement tout en suivant simultanément sa propre position. L’algorithme est utilisé dans une variété d’applications, et il fournit plusieurs avantages aux robots et aux véhicules autonomes. Les algorithmes SLAM évoluent constamment et deviennent plus efficaces, et à l’avenir, ils pourraient être utilisés dans davantage d’applications.
LiDAR est l’abréviation de Light Detection and Ranging (détection et télémétrie par la lumière). Il s’agit d’une technologie de télédétection qui utilise la lumière laser pour cartographier la surface d’un objet ou d’une zone. SLAM est l’abréviation de Simultaneous Localization and Mapping (localisation et cartographie simultanées). Il s’agit d’une technique de vision par ordinateur qui permet à un robot ou à un véhicule de créer une carte de son environnement tout en gardant simultanément la trace de sa propre position sur cette carte.
Il n’existe pas de « meilleur » algorithme de slam, car il existe de nombreux types d’algorithmes de slam conçus à des fins différentes. Voici quelques algorithmes de slam courants :
-Les slam basés sur les lidars : Ce type d’algorithme de slam utilise les données lidar pour créer une carte 3D de l’environnement. Le slam basé sur le lidar est souvent utilisé pour la navigation et la cartographie autonomes en intérieur ou dans des environnements dépourvus de GPS.
Slam basé sur une caméra : Ce type d’algorithme de slam utilise les images d’une caméra pour créer une carte 2D ou 3D de l’environnement. Le slam basé sur une caméra est souvent utilisé pour des applications de réalité augmentée ou pour la cartographie dans des environnements extérieurs.
Slam basé sur la RFID : Ce type d’algorithme de slam utilise des étiquettes RFID pour créer une carte 2D ou 3D de l’environnement. Le slam basé sur la RFID est souvent utilisé pour les applications de cartographie en intérieur.
SLAM est l’abréviation de Simultaneous Localization and Mapping (localisation et cartographie simultanées). Il s’agit d’une technologie utilisée dans les robots et autres systèmes autonomes pour créer une carte de l’environnement tout en gardant simultanément la trace de l’emplacement actuel du système. Pour ce faire, des capteurs mesurent la distance entre les objets et les points de repère proches, puis utilisent ces informations pour créer une carte. Le système utilise ensuite sa position actuelle et la carte pour identifier son environnement et naviguer en conséquence.
La cartographie SLAM peut fonctionner de plusieurs manières différentes, mais l’idée de base est que l’algorithme SLAM utilise des capteurs pour cartographier l’environnement, puis utilise cette carte pour naviguer. Les capteurs peuvent être des lasers, des caméras ou simplement des télémètres. L’algorithme commence généralement par une carte approximative de l’environnement, puis collecte les données des capteurs. Il utilise ensuite ces données pour affiner la carte et déterminer où il se trouve dans l’environnement.
La cartographie en robotique fait référence au processus de création d’une carte d’une zone à partir de données de capteurs. Ces données peuvent provenir de diverses sources, notamment de LiDAR, de caméras RGB-D et de capteurs à ultrasons. La carte peut être utilisée pour la navigation et la planification de la trajectoire.