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ロボット ナビゲーションと SLAM が重要な理由

今日、ロボットは私たちの日常生活の重要な部分になっています。 この記事では主に、ロボット ナビゲーションがどのように機能し、なぜ最近人気があるのか​​について説明します。 今日、ロボットは、宇宙、輸送、防衛など、さまざまな産業の一部になっています。 移動ロボットは、災害やさまざまな緊急事態や救助イベントの管理など、さまざまな機能を実行することも知られています。 ロボットは、特許や商標を検索するシステムなど、広範な検索用のプラットフォームでも使用されます。

ロボットがスタート位置からメインゴールまで自由に移動するには、安全でスムーズな環境が必要です。 この安全な移動は、ロボット ナビゲーションによって保証されます。 これを動的および静的レベルで確実にするためのさまざまなナビゲーション手法があります。 ロボットのナビゲーションは、目標に到達するための「参照フレーム」内でパスと向きを決定するロボット自身の能力として定義できます。 モバイル ナビゲーションと障害物回避の主な基盤となる 3 つの要素があります。 2 番目の方法はパス プランニングです。 最後のアプローチは、マップの構築と解釈です。

ボロノイ グラフ、グリッド、ビジビリティ グラフ、「人工ポテンシャル フィールド法」など、さまざまなナビゲーション方法があります。モバイル ナビゲーションのアルゴリズムには、大きく 3 つのカテゴリがあります。まず決定論的アルゴリズムであり、次に非決定論的アルゴリズムです。リストの最後のものは進化的アルゴリズムです。 これは、アルゴリズムの全体的な一般的な分類です。 これら 3 つの広範なカテゴリの下には、他の形式のアルゴリズムも含まれます。 ナビゲーションは非常に重要なタスクであり、グローバル ベースまたはローカル ベースで行うことができます。

SLAM OR 同時ローカリゼーションとマッピングは、マップの更新に役立つ計算ジオメトリの問題です。 1986 年に初めて詳細な調査が行われました。これは同時にエージェントの追跡も行います。 SLAM アルゴリズムは、自動運転車、惑星の動きをチェックするローバー、その他のさまざまなロボットで一般的に使用されています。 SLAM アルゴリズムにもさまざまな種類があります。 「Collaborative SLAM」は、複数のロボットからの画像を合成して 3D 画像を形成するのに役立ちます。 また、もともと人間とロボットの相互作用のために設計された「オーディオビジュアル SLAM」として知られるものもあります。

ORB SLAM モノカメラは、視覚的な最初のリアルタイム SLAM システムの 1 つです。 これは、ロボットのナビゲーションと障害物回避のためのマップを視覚的に調べて形成するのに役立ちます。 検索アルゴリズムにロボットを使用するさまざまな検索 Web サイトには、ロボット ナビゲーションも必要です。 光学視覚は、地図を表示するためにも使用されます。 これには、さまざまなコンピューター アルゴリズムと光学センサーが使用されます。

したがって、ロボットは私たちの生活の重要な部分であるため、ロボットのナビゲーションと障害物回避も非常に重要であると結論付けることができます。 これは、ロボットが環境内を自由に移動する必要があるためです。

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Published by
Amy Matthews

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