La tecnologia Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) è emersa come una forza trasformativa nel regno della scansione LiDAR, influenzando significativamente l'accuratezza e la precisione dei processi di raccolta dati. Integrando perfettamente i dati dei sensori e gli algoritmi avanzati, SLAM svolge un ruolo fondamentale nel migliorare l'affidabilità e l'efficienza dei sistemi di scansione LiDAR. Approfondiamo il modo in cui la tecnologia SLAM influenza l'accuratezza della scansione LiDAR e i meccanismi chiave in gioco.

LiDAR SLAM portatile

Che cosa è SLAM?

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) è un sofisticato algoritmo che integra i dati provenienti dai sensori di bordo del tuo sistema di mappatura, tra cui LiDAR, telecamere RGB, IMU e altro ancora, per determinare la traiettoria mentre ti muovi in ​​un ambiente.

Ecco una spiegazione semplificata del funzionamento di SLAM: all'inizializzazione del sistema, l'algoritmo sfrutta i dati dei sensori e la tecnologia di visione artificiale per analizzare l'ambiente circostante e stimare con precisione la posizione attuale.

Man mano che si procede, SLAM utilizza la stima della posizione iniziale, raccoglie nuovi dati dai sensori del sistema, li confronta con le osservazioni precedenti e ricalcola la posizione in tempo reale.

Eseguendo questi passaggi in modo iterativo, il sistema SLAM traccia costantemente e con precisione i tuoi movimenti nell'ambiente.

Un algoritmo SLAM esegue questi calcoli complessi più volte al secondo, automatizzando di fatto il processo di mappatura della traiettoria mentre si attraversa lo spazio.

In che modo SLAM influisce sulla precisione della scansione?

Per comprendere la precisione di un dispositivo SLAM è necessario cogliere un contrasto fondamentale nei metodi di acquisizione dati impiegati dai sistemi di mappatura.

In uno scanner laser terrestre (TLS), il dispositivo cattura il suo ambiente ruotando un sensore laser di 360° e registrando le misurazioni da una posizione fissa. Di conseguenza, ogni punto nella nuvola di punti catturata è intrinsecamente allineato con precisione nello spazio rispetto allo scanner.

Al contrario, un sistema di mappatura mobile ruota anche un sensore laser di 360°, ma non da un punto fisso. Mentre ti muovi nell'ambiente durante la scansione, il sensore si muove insieme a te, introducendo discrepanze di allineamento per ogni misurazione e compromettendo l'accuratezza della nuvola di punti finale.

Questo scenario è simile all'effetto del movimento della fotocamera quando si scatta una fotografia notturna, che provoca sfocatura. Allo stesso modo, l'ispezione dei dati non elaborati da un sistema di mappatura mobile prima del perfezionamento dell'algoritmo SLAM rivela punti sparsi e duplicati, che indicano problemi di allineamento.

Un sistema di mappatura mobile è progettato per correggere questi errori di allineamento e generare una nuvola di punti precisa e ordinata. Ciò avviene sfruttando i dati di traiettoria registrati dall'algoritmo SLAM. Queste informazioni consentono al sistema di accertare la posizione dello scanner al momento di ogni misurazione, facilitando l'allineamento spaziale accurato dei punti.

Di conseguenza, la precisione di un sistema di mappatura mobile basato su SLAM non dipende solo dalla precisione del sensore, ma anche e soprattutto dall'efficacia dell'algoritmo SLAM nel tracciare la traiettoria.

Sfide di precisione SLAM

Lo sviluppo di algoritmi SLAM in grado di tracciare con precisione le traiettorie e generare nuvole di punti di alta qualità ha rappresentato una sfida significativa per i produttori, che hanno dovuto affrontare due tipi principali di errori.

Problemi di tracciamento SLAM

Il primo tipo di errore, noto come errore di tracciamento, si verifica quando gli algoritmi SLAM incontrano difficoltà in determinati ambienti. Ad esempio, in lunghi corridoi in cui le caratteristiche ambientali distintive sono scarse, i sistemi SLAM potrebbero avere difficoltà a mantenere un tracciamento della posizione accurato.

In ambienti più esigenti, i sistemi SLAM possono subire guasti. Ciò si verifica quando si verificano imprecisioni di mappatura durante la scansione, spesso dovute alla mancanza di caratteristiche distintive nell'ambiente o a livelli elevati di rumore. In tali casi, l'utilizzo di punti di controllo non risolve efficacemente il problema.

Mentre alcuni casi di guasto SLAM possono essere rettificati durante la post-elaborazione, i casi estremi potrebbero rimanere non correggibili. In questi scenari, l'assenza di dati su come distribuire le differenze nelle distanze tra le coordinate del punto di controllo e le coordinate del punto di controllo scansionate inibisce la correzione dei guasti della traiettoria.

Errori di deriva SLAM

Il secondo tipo di errore, denominato deriva, deriva dagli errori di misurazione intrinseci prodotti dai sensori utilizzati negli algoritmi SLAM per calcolare le posizioni. Poiché gli algoritmi SLAM calcolano iterativamente le posizioni in base ai punti dati precedenti, gli errori dei sensori si accumulano durante la scansione, causando imprecisioni della traiettoria e un calo della qualità dei risultati finali.

Gli errori SLAM di drifting sono più frequenti in contesti outdoor a causa della maggiore area spaziale, in contrasto con gli ambienti indoor. I risultati di drift sono scansioni che sono abbinate correttamente alla mappa ma presentano distorsioni dovute alle imperfezioni del sensore, causando l'accumulo di errori nel tempo. L'impiego di punti di controllo rilevati durante la post-elaborazione in genere aiuta a rettificare i set di dati interessati da drift.