SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) est une méthode utilisée en robotique et en navigation qui permet à un appareil de construire une carte d'un environnement inconnu tout en suivant simultanément sa propre position dans cette carte. La technologie SLAM joue un rôle essentiel dans les systèmes autonomes, tels que les voitures autonomes, les véhicules aériens sans pilote (UAV), les véhicules sous-marins autonomes (AUV), les robots de service et les dispositifs de réalité augmentée (AR). Elle permet à ces plateformes de naviguer dans des environnements complexes sans s'appuyer sur des cartes préexistantes ou des systèmes de positionnement externes comme le GPS. Les systèmes SLAM combinent des données de capteurs, des algorithmes mathématiques et un calcul en temps réel pour créer des cartes précises et suivre les mouvements. Le principal défi consiste à résoudre deux problèmes à la fois : déterminer où se trouve le système et à quoi ressemble l'environnement.
Les systèmes SLAM utilisent généralement une variété de capteurs pour recueillir des données environnementales. Les entrées de capteurs courantes comprennent le lidar, les caméras (monoculaires, stéréo ou RGB-D), le radar et les centrales de mesure inertielle (IMU). Ces capteurs collectent des informations sur les distances par rapport aux objets proches, les caractéristiques visuelles de l'environnement et le mouvement du système. Un élément clé de ce système est la fusion de capteurs, qui intègre les données de plusieurs sources pour accroître la précision et la robustesse. Le SLAM visuel, par exemple, utilise des images de caméra pour détecter des caractéristiques telles que les bords et les coins dans l'environnement. Le SLAM basé sur le lidar s'appuie sur des balayages laser pour générer des nuages de points de l'environnement. Le choix du capteur dépend de l'application spécifique, des conditions de fonctionnement et des exigences de performance.
L'algorithme SLAM estime en permanence la position de l'appareil et met à jour la carte à l'aide d'un processus connu sous le nom d'estimation récursive de l'état. Cela implique des méthodes probabilistes telles que le filtre de Kalman, le filtre de Kalman étendu (EKF) ou les filtres particulaires. Ces techniques prédisent la position suivante du système en fonction de modèles de mouvement et corrigent la prédiction à l'aide de nouvelles observations des capteurs. En même temps, le système construit et met à jour une carte, généralement représentée sous forme de grille ou d'ensemble de points de repère. La détection de la fermeture de boucle est une fonction essentielle du SLAM qui identifie le moment où l'appareil revisite un lieu précédemment cartographié. Elle permet de réduire les erreurs accumulées et de garantir la cohérence de la carte.
Avantages de SLAM
L'un des principaux avantages du SLAM est qu'il permet l'autonomie dans les environnements où le GPS n'est pas fiable ou indisponible. Les zones intérieures, les tunnels souterrains, les forêts denses et les régions sous-marines manquent souvent de couverture satellite. Dans de tels scénarios, le SLAM offre une alternative en s'appuyant uniquement sur les capteurs embarqués et le traitement. En robotique, le SLAM permet aux machines de se déplacer, d'explorer et d'effectuer des tâches sans intervention humaine ni cartes préchargées. Les robots d'entrepôt l'utilisent pour optimiser leurs itinéraires tout en évitant les collisions avec les étagères et les travailleurs. Les drones équipés du SLAM peuvent inspecter les infrastructures, étudier le terrain ou naviguer dans des espaces confinés. Les appareils de réalité augmentée mobiles l'utilisent pour ancrer le contenu virtuel aux surfaces du monde réel avec une précision spatiale.
SLAM – La localisation et la cartographie simultanées soutiennent également les progrès de la conduite autonome. Les véhicules autonomes utilisent le SLAM pour comprendre la configuration de la route, suivre leur emplacement et naviguer dans des environnements dynamiques. La cartographie en temps réel permet à la voiture de s'adapter aux changements inattendus, tels que les fermetures de routes ou les obstacles. Dans les domaines de la santé et de l'agriculture, le SLAM aide à guider les robots dans les salles d'hôpital ou les champs agricoles encombrés. Les véhicules sous-marins utilisent le SLAM pour cartographier le fond de l'océan ou inspecter les structures immergées. Dans ces applications, la capacité de localiser et de cartographier simultanément fournit une base pour un fonctionnement sûr et efficace.
Malgré ses avantages, le SLAM est confronté à plusieurs défis techniques. Le bruit des capteurs, les environnements dynamiques et la complexité du calcul peuvent affecter les performances. Les algorithmes SLAM doivent traiter de grandes quantités de données en temps réel, souvent avec des ressources embarquées limitées. Les environnements avec des caractéristiques répétitives, un mauvais éclairage ou peu de points de repère peuvent provoquer des erreurs de localisation ou de cartographie. Dans les applications extérieures, les variations météorologiques et de terrain introduisent une incertitude supplémentaire. Les chercheurs continuent de développer des méthodes SLAM qui traitent ces problèmes en utilisant l'apprentissage automatique, la cartographie sémantique et des techniques d'association de données robustes. Les systèmes SLAM deviennent plus évolutifs, adaptables et précis à mesure que les algorithmes et le matériel s'améliorent.