SLAM – La localización y cartografía simultáneas son un método utilizado en robótica y navegación que permite a un dispositivo construir un mapa de un entorno desconocido mientras realiza un seguimiento simultáneo de su propia ubicación dentro de ese mapa. La tecnología SLAM desempeña un papel fundamental en los sistemas autónomos, como los coches autónomos, los vehículos aéreos no tripulados (UAV), los vehículos submarinos autónomos (AUV), los robots de servicio y los dispositivos de realidad aumentada (AR). Permite a estas plataformas navegar por entornos complejos sin depender de mapas preexistentes o sistemas de posicionamiento externos como el GPS. Los sistemas SLAM combinan datos de sensores, algoritmos matemáticos y computación en tiempo real para crear mapas precisos y realizar un seguimiento del movimiento. El reto principal consiste en resolver dos problemas a la vez: averiguar dónde está el sistema y qué aspecto tiene el entorno.
Los sistemas SLAM suelen utilizar diversos sensores para recopilar datos ambientales. Las entradas de sensores comunes incluyen lidar, cámaras (monoculares, estéreo o RGB-D), radar y unidades de medición inercial (IMU). Estos sensores recopilan información sobre las distancias a los objetos cercanos, las características visuales del entorno y el movimiento del sistema. Un componente clave de este sistema es la fusión de sensores, que integra datos de múltiples fuentes para aumentar la precisión y la robustez. El SLAM visual, por ejemplo, utiliza imágenes de cámara para detectar características como bordes y esquinas en el entorno. El SLAM basado en lidar se basa en escaneos láser para generar nubes de puntos del entorno. La elección del sensor depende de la aplicación específica, las condiciones de funcionamiento y los requisitos de rendimiento.
El algoritmo SLAM estima continuamente la posición del dispositivo y actualiza el mapa utilizando un proceso conocido como estimación recursiva del estado. Esto implica métodos probabilísticos como el filtro de Kalman, el filtro de Kalman extendido (EKF) o los filtros de partículas. Estas técnicas predicen la siguiente posición del sistema basándose en modelos de movimiento y corrigen la predicción utilizando nuevas observaciones de los sensores. Al mismo tiempo, el sistema construye y actualiza un mapa, normalmente representado como una cuadrícula o un conjunto de puntos de referencia. La detección de cierre de bucle es una función crítica en SLAM que identifica cuándo el dispositivo vuelve a visitar una ubicación previamente mapeada. Ayuda a reducir los errores acumulados y garantiza que el mapa siga siendo coherente.
Beneficios de SLAM
Una de las principales ventajas de SLAM es que permite la autonomía en entornos donde el GPS no es fiable o no está disponible. Las zonas interiores, los túneles subterráneos, los bosques densos y las regiones submarinas suelen carecer de cobertura por satélite. En tales escenarios, SLAM proporciona una alternativa al depender únicamente de los sensores y el procesamiento a bordo. En robótica, SLAM permite a las máquinas moverse, explorar y realizar tareas sin intervención humana ni mapas precargados. Los robots de almacén lo utilizan para optimizar sus rutas evitando colisiones con estanterías y trabajadores. Los drones equipados con SLAM pueden inspeccionar infraestructuras, estudiar terrenos o navegar por espacios confinados. Los dispositivos móviles de RA lo utilizan para anclar contenido virtual a superficies del mundo real con precisión espacial.
SLAM – La localización y cartografía simultáneas también apoyan los avances en la conducción autónoma. Los vehículos autónomos utilizan SLAM para comprender el trazado de la carretera, rastrear su ubicación y navegar por entornos dinámicos. La cartografía en tiempo real permite al coche adaptarse a cambios inesperados, como cierres de carreteras u obstáculos. En la sanidad y la agricultura, SLAM ayuda a guiar a los robots a través de habitaciones de hospital o campos de cultivo abarrotados. Los vehículos submarinos utilizan SLAM para cartografiar el fondo oceánico o inspeccionar estructuras sumergidas. En estas aplicaciones, la capacidad de localizar y cartografiar simultáneamente proporciona una base para un funcionamiento seguro y eficiente.
A pesar de sus ventajas, SLAM se enfrenta a varios retos técnicos. El ruido de los sensores, los entornos dinámicos y la complejidad computacional pueden afectar al rendimiento. Los algoritmos SLAM deben procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, a menudo con recursos limitados a bordo. Los entornos con características repetitivas, poca iluminación o pocos puntos de referencia pueden causar errores en la localización o la cartografía. En las aplicaciones exteriores, las variaciones meteorológicas y del terreno introducen incertidumbre adicional. Los investigadores siguen desarrollando métodos SLAM que abordan estos problemas utilizando el aprendizaje automático, la cartografía semántica y técnicas robustas de asociación de datos. Los sistemas SLAM son cada vez más escalables, adaptables y precisos a medida que mejoran los algoritmos y el hardware.