La localizzazione e mappatura simultanea (SLAM) è una tecnologia fondamentale nei sistemi autonomi, poiché consente ai dispositivi di eseguire la mappatura in tempo reale determinando la loro posizione all'interno di un ambiente. Due importanti tecniche SLAM sono LiDAR SLAM e Visual SLAM, ciascuna delle quali utilizza sensori diversi per la costruzione di mappe 3D. Entrambe le tecnologie offrono vantaggi e limiti distinti, rendendole adatte a varie applicazioni come veicoli autonomi, robotica e navigazione indoor. In questo articolo esploreremo le differenze tra queste due tecnologie SLAM, le loro prestazioni e il loro utilizzo nei vari settori.

Cos'è LiDAR SLAM?

LiDAR SLAM (Light Detection and Ranging SLAM) utilizza la tecnologia dei sensori laser per generare una mappa 3D altamente accurata dell'ambiente circostante. Emettendo impulsi laser e calcolando il Tempo di Volo (ToF), può misurare distanze e mappare aree complesse con precisione.

Vantaggi del LiDAR SLAM

Alta precisione: LiDAR SLAM eccelle negli ambienti in cui la mappatura di precisione è fondamentale, come nei veicoli autonomi e nella mappatura esterna.

Robusto in condizioni difficili: LiDAR funziona bene in condizioni avverse come scarsa illuminazione, nebbia o polvere, rendendolo altamente adattabile per i sistemi autonomi che operano in aree prive di GPS.

Funzionalità di mappatura 3D: la sua capacità di creare nuvole di punti 3D dettagliate rende LiDAR la scelta migliore per la mappatura ad alta risoluzione.

Svantaggi di LiDAR SLAM

Costo elevato: il costo dei sensori LiDAR è significativamente più elevato rispetto alle telecamere, il che ne limita l'adozione in applicazioni sensibili al budget.

Campo visivo ristretto: LiDAR ha un campo visivo limitato, riducendo la sua efficacia nel rilevare ostacoli dietro gli angoli o sopra gli oggetti.

Elevata richiesta di elaborazione: LiDAR genera enormi quantità di dati, richiedendo hardware potente ed elaborazione dei dati più avanzata.

Cos'è VisualSLAM?

Visual SLAM utilizza sensori di telecamere e algoritmi di visione artificiale per mappare gli ambienti e tracciare il movimento di un dispositivo in tempo reale. Identificando e monitorando le caratteristiche visive chiave su più fotogrammi, Visual SLAM stima il movimento della telecamera e costruisce una mappa 3D.

Vantaggi di Visual SLAM

Conveniente: Visual SLAM utilizza telecamere convenienti, rendendolo una soluzione SLAM più conveniente rispetto a LiDAR.

Campo visivo più ampio: le telecamere hanno un campo visivo più ampio, che le rende ideali per rilevare oggetti in ambienti dinamici, come nelle applicazioni di realtà aumentata (AR) o realtà virtuale (VR).

Versatilità: Visual SLAM è altamente adattabile, utilizzato in dispositivi che vanno dai droni ai robot mobili, fornendo soluzioni flessibili per la navigazione interna e AR/VR.

Svantaggi di Visual SLAM

Sensibilità alla luce: Visual SLAM si basa su ambienti ben illuminati e può avere difficoltà in condizioni di scarsa illuminazione o eccessivamente riflettenti.

Precisione inferiore: quando si tratta di misurazione della distanza, LiDAR SLAM fornisce risultati più precisi.

Sono richiesti ambienti ricchi di funzionalità: Visual SLAM offre prestazioni migliori in ambienti ricchi di funzionalità (ad esempio bordi, angoli), che possono rappresentare una sfida in aree sparse o semplici.

SLAM LiDAR e SLAM visivo: un confronto dettagliato

1. Precisione e velocità

LiDAR SLAM: con le sue misurazioni basate su laser, LiDAR SLAM offre una precisione superiore, rendendolo adatto per la mappatura di precisione in ambienti ampi e complessi.

Visual SLAM: sebbene Visual SLAM possa acquisire immagini più velocemente, la sua precisione è generalmente inferiore, rendendolo meno ideale per applicazioni che richiedono misurazioni esatte della distanza.

2. Affidabilità e adattabilità ambientale

LiDAR SLAM: è più affidabile in ambienti difficili, non influenzato dalle condizioni di illuminazione o dai disturbi visivi, funziona bene in condizioni di scarsa illuminazione o ambienti difficili come nebbia e polvere.

Visual SLAM: sebbene Visual SLAM possa avere difficoltà in aree scarsamente illuminate, può essere più robusto in ambienti con superfici riflettenti dove LiDAR SLAM potrebbe incontrare difficoltà.

3. Versatilità e distribuzione

LiDAR SLAM: comunemente utilizzato nei settori che richiedono la mappatura 3D ad alta risoluzione, come i veicoli autonomi e la mappatura esterna su larga scala.

Visual SLAM: la sua capacità di essere implementato su una gamma più ampia di piattaforme, dai dispositivi AR/VR ai robot mobili, lo rende versatile e adattabile a molti settori, in particolare nella navigazione interna e nelle applicazioni AR.

4. Costo e complessità

LiDAR SLAM: l'alto costo dei sistemi LiDAR e i loro requisiti hardware avanzati li rendono adatti a progetti ad alto budget che richiedono la massima precisione.

Visual SLAM: Visual SLAM è più economico e semplice da implementare, il che lo rende una scelta popolare per i progetti in cui il rapporto costo-efficacia e la facilità di implementazione sono priorità.

5. Aree di applicazione

Guida autonoma: LiDAR SLAM è fondamentale per rilevare ostacoli e mappare gli ambienti nei veicoli autonomi. Visual SLAM può integrare LiDAR migliorando la consapevolezza situazionale.

Realtà aumentata e realtà virtuale: Visual SLAM è parte integrante delle applicazioni AR/VR, consentendo il tracciamento preciso e il posizionamento degli oggetti in tempo reale.

Robotica: sia LiDAR SLAM che Visual SLAM sono utilizzati nella robotica. LiDAR è preferito nei robot industriali che richiedono una navigazione precisa, mentre Visual SLAM è utilizzato nei droni e nei sistemi robotici più piccoli.

Navigazione interna: Visual SLAM è spesso utilizzato per la navigazione interna grazie alla sua convenienza e adattabilità in ambienti visivamente ricchi.

Conclusione

LiDAR SLAM e Visual SLAM offrono ciascuno punti di forza distinti, che li rendono adatti a diverse applicazioni. LiDAR SLAM è ideale per la mappatura e la navigazione 3D ad alta precisione in ambienti con scarsa illuminazione o aree prive di GPS, mentre Visual SLAM è una soluzione flessibile e conveniente per un'ampia gamma di piattaforme, in particolare in AR, VR e navigazione interna .