SLAM – La localizzazione e la mappatura simultanea sono un metodo utilizzato nella robotica e nella navigazione che consente a un dispositivo di costruire una mappa di un ambiente sconosciuto, tenendo contemporaneamente traccia della propria posizione all'interno di tale mappa. La tecnologia SLAM svolge un ruolo fondamentale nei sistemi autonomi, come le auto a guida autonoma, i veicoli aerei senza pilota (UAV), i veicoli sottomarini autonomi (AUV), i robot di servizio e i dispositivi di realtà aumentata (AR). Consente a queste piattaforme di navigare in ambienti complessi senza fare affidamento su mappe preesistenti o sistemi di posizionamento esterni come il GPS. I sistemi SLAM combinano dati dei sensori, algoritmi matematici e calcolo in tempo reale per creare mappe accurate e tracciare il movimento. La sfida principale consiste nel risolvere due problemi contemporaneamente: capire dove si trova il sistema e che aspetto ha l'ambiente circostante.
I sistemi SLAM utilizzano in genere una varietà di sensori per raccogliere dati ambientali. Gli input comuni dei sensori includono lidar, telecamere (monoculari, stereo o RGB-D), radar e unità di misura inerziale (IMU). Questi sensori raccolgono informazioni sulle distanze dagli oggetti vicini, sulle caratteristiche visive dell'ambiente e sul movimento del sistema. Un componente chiave di questo sistema è la fusione dei sensori, che integra i dati provenienti da più fonti per aumentare la precisione e la robustezza. Lo SLAM visivo, ad esempio, utilizza le immagini della telecamera per rilevare caratteristiche come bordi e angoli nell'ambiente circostante. Lo SLAM basato su lidar si basa su scansioni laser per generare nuvole di punti dell'ambiente. La scelta del sensore dipende dall'applicazione specifica, dalle condizioni operative e dai requisiti di prestazione.
L'algoritmo SLAM stima continuamente la posizione del dispositivo e aggiorna la mappa utilizzando un processo noto come stima ricorsiva dello stato. Ciò comporta metodi probabilistici come il filtro di Kalman, il filtro di Kalman esteso (EKF) o i filtri a particelle. Queste tecniche prevedono la posizione successiva del sistema in base a modelli di movimento e correggono la previsione utilizzando nuove osservazioni del sensore. Allo stesso tempo, il sistema costruisce e aggiorna una mappa, tipicamente rappresentata come una griglia o un insieme di punti di riferimento. Il rilevamento della chiusura dell'anello è una funzione critica nello SLAM che identifica quando il dispositivo rivisita una posizione precedentemente mappata. Aiuta a ridurre gli errori accumulati e garantisce che la mappa rimanga coerente.
Vantaggi di SLAM
Uno dei principali vantaggi di SLAM è che consente l'autonomia in ambienti in cui il GPS non è affidabile o non disponibile. Le aree interne, i tunnel sotterranei, le fitte foreste e le regioni sottomarine spesso non hanno copertura satellitare. In tali scenari, SLAM fornisce un'alternativa basandosi esclusivamente su sensori e elaborazione a bordo. Nella robotica, SLAM consente alle macchine di muoversi, esplorare ed eseguire compiti senza input umano o mappe precaricate. I robot di magazzino lo utilizzano per ottimizzare i loro percorsi evitando collisioni con scaffali e lavoratori. I droni dotati di SLAM possono ispezionare le infrastrutture, rilevare il terreno o navigare in spazi ristretti. I dispositivi AR mobili lo utilizzano per ancorare contenuti virtuali a superfici del mondo reale con accuratezza spaziale.
SLAM – Simultaneous localization and mapping supporta anche i progressi nella guida autonoma. I veicoli a guida autonoma utilizzano SLAM per comprendere la disposizione della strada, tracciare la loro posizione e navigare in ambienti dinamici. La mappatura in tempo reale consente all'auto di adattarsi a cambiamenti imprevisti, come chiusure stradali o ostacoli. Nel settore sanitario e agricolo, SLAM aiuta a guidare i robot attraverso stanze d'ospedale o campi agricoli ingombri. I veicoli sottomarini utilizzano SLAM per mappare il fondo oceanico o ispezionare strutture sommerse. In queste applicazioni, la capacità di localizzare e mappare simultaneamente fornisce una base per un funzionamento sicuro ed efficiente.
Nonostante i suoi vantaggi, SLAM deve affrontare diverse sfide tecniche. Il rumore del sensore, gli ambienti dinamici e la complessità computazionale possono influire sulle prestazioni. Gli algoritmi SLAM devono elaborare grandi quantità di dati in tempo reale, spesso con risorse di bordo limitate. Gli ambienti con caratteristiche ripetitive, scarsa illuminazione o pochi punti di riferimento possono causare errori nella localizzazione o nella mappatura. Nelle applicazioni esterne, le variazioni meteorologiche e del terreno introducono ulteriore incertezza. I ricercatori continuano a sviluppare metodi SLAM che affrontano questi problemi utilizzando l'apprendimento automatico, la mappatura semantica e tecniche robuste di associazione dei dati. I sistemi SLAM stanno diventando più scalabili, adattabili e accurati man mano che gli algoritmi e l'hardware migliorano.