Wie Emesent modernster SLAM neue Maßstäbe in der autonomen Kartierung setzt

Hovermap preisgekrönte Hovermap Emesent Hovermap eine Nutzlast für autonome Drohnen und LiDAR , die anhand von LiDAR und fortschrittlichen Algorithmen präzise 3D der gescannten Umgebung erstellt und den Drohnenflug auch dann automatisiert, wenn kein GPS-Signal verfügbar ist.

Ausgestattet mit einer erstklassigen 3D SLAM der australischen Bundesforschungsbehörde

Die Gruppe für Robotik und autonome Systeme innerhalb von CSIRO Data61 hat sich seit 2008 weltweit einen Namen als Vorreiter bei der Entwicklung äußerst präziser und robusterLiDAR[1]-basierter SLAM[2]-Lösungen gemacht. Wildcat ist die neueste SLAM dieser Gruppe, die auf mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung aufbaut, um neue Maßstäbe in Bezug auf Genauigkeit, Robustheit und Verarbeitungsgeschwindigkeit zu setzen, und für Robotikanwendungen optimiert ist.

Im Januar 2019 Hovermap die erste kommerzielle Lösung für Kartografie und autonome Fahrtechnik, die Wildcat einsetzte, und Emesent zum ersten Early Adopter von Wildcat.

Stärke durch kontinuierliche enge Zusammenarbeit

Emesent und viele Mitglieder des Kernteams der Entwicklungsabteilung waren zuvor Teil der Robotikgruppe bei CSIRO und arbeiteten eng mitSLAM CSIRO zusammen, um Wildcat in Hovermap Emesentfür autonome Hovermap und Kartierungsanwendungen zu integrieren. Die Gründer verließen CSIRO gründeten Emesent die Hovermap zu vermarkten.

Die enge Verbindung zwischen Emesent der CSIRO and Autonomous Systems Group besteht weiterhin, was sich in der fortlaufenden Zusammenarbeit im Rahmen des „Wildcat Early Adopter Program“ und gemeinsamer Forschungsprojekte zeigt. Der gemeinsame Standort im Hightech-Viertel Pullenvale in Brisbane, Australien, hat beiden Seiten durch regelmäßigen Kontakt und gemeinsame Testaktivitäten ebenfalls Vorteile gebracht.

Emesent CSIRO sich zusammengeschlossen, um an der renommiertenDARPA Challenge teilzunehmen, wobei Wildcat eine zentrale Komponente der von beiden Parteien eingesetzten Roboter darstellt. Dies hat die Entwicklung wichtiger Wildcat-Funktionen vorangetrieben, wie beispielsweise die kooperative Kartierung durch mehrere Agenten – eine unverzichtbare Funktion, wenn ein Team von Robotern gemeinsam ein Gebiet erkundet und kartiert. Das gemeinsame Team belegte beim SubT Urban Circuit, der Anfang dieses Jahres in den USA stattfand, den vierten Platz und gewann den Preis für die genaueste Objektlokalisierung – ein Beweis für die Präzision der Wildcat-Lösung.

Leistungsoptimierung durch Praxistests und Fachwissen

Dank ihres Hintergrunds in der Robotik verfügt das Emesent über fundierte Kenntnisse der zentralen SLAM und weiß, wie man diese Algorithmen optimal für autonome Systeme und Kartierung nutzt.

Hovermap seit Anfang 2017 bei Kunden eingesetzt – zunächst als Prototyp im Rahmen eines Early-Adopter-Programms und seit 2019 im kommerziellen Betrieb. In diesem Zeitraum hat es weltweit Tausende von autonomen Flug- und Kartierungsstunden in anspruchsvollen, vielfältigen Umgebungen absolviert. Diese Fülle an Daten aus dem praktischen Einsatz hat es dem Emesent ermöglicht, die SLAM durch die Anpassung von Parametern zu optimieren und dem SLAM wertvolles Feedback zu geben.

SLAM sowohl SLAM die Kartierung als auch SLAM die Echtzeit-Navigation

SLAM Entfernungs- und Sensordaten, um die Bewegung des Entfernungssensors selbst zu schätzen. Sobald diese Bewegung geschätzt wurde, können die Entfernungsdaten in ein gemeinsames Koordinatensystem projiziert werden, um eine 3D zu erstellen. Die geschätzte Bewegung kann auch zur Steuerung der Roboterplattform verwendet werden, auf der die Sensoren angebracht sind. Bei Wildcat und Hovermap werden Lidar IMU-Daten genutzt, um Karten zu erstellen und den Flug der Drohne zu steuern.

Wenn Hovermap an Bord einer Drohne im Flug Hovermap , läuft der SLAM in Echtzeit, um die Position, Ausrichtung und Geschwindigkeit der Drohne im Verhältnis zu ihrer Umgebung zu schätzen, wodurch GNSS-Daten überflüssig werden. Die proprietären Algorithmen Emesentfür die Drohnenautonomie bauen auf dieser SLAM auf, um den Drohnenflug zu automatisieren, sodass die Drohne ohne GPS navigieren, sichere Flugwege planen und Hindernissen ausweichen kann. Dies erfordert Tausende von Berechnungen pro Sekunde an Bord Hovermap, was den Bedarf an einer effizienten SLAM erhöht. Die SLAM muss zudem äußerst robust sein und in jeder Umgebung einwandfrei funktionieren. Ein SLAM könnte zu einem Navigationsverlust führen – ein für eine Drohne während des Fluges inakzeptables Ergebnis. Die Robustheit, Genauigkeit und Effizienz von Wildcat haben sich als der Aufgabe gewachsen erwiesen.

Alle LiDAR werden direkt auf Hovermap gespeichert Hovermap nach dem Flug mit Wildcat in einem Modus nachbearbeitet, der eher auf Kartenqualität als auf Echtzeit-Verarbeitungsgeschwindigkeit ausgelegt ist. Das Ergebnis sind 3D von extrem hoher Qualität – wohl die hochwertigsten SLAM LiDAR auf dem Markt. Die Kartenqualität weckte sogar das Interesse von Velodyne Lidar ., dem Hersteller des von Hovermap Lidar . Obwohl viele Unternehmen ihre LiDAR-Systeme zur Entwicklung von Kartierungsprodukten nutzen, erwarb Velodyne Hovermap Inc Hovermap ein Hovermap , um die Qualität der Karten zu demonstrieren, die mit diesen Geräten erstellt werden können. Die Qualität der Punktwolken ist der Leistungsfähigkeit von Wildcat sowie dem einzigartigen Design und der hohen Verarbeitungsqualität Hovermapzu verdanken.

Die Fähigkeit, sowohl in Echtzeit bei der Zustandsschätzung als auch offline bei der Kartenerstellung gute Leistungen zu erbringen, ist eine wesentliche Stärke von Wildcat gegenüber konkurrierenden SLAM . Andere Lösungen sind in der Regel entweder auf eine genaue Kartierung oder auf Echtzeitleistung optimiert.

Leistungsstarke Funktionen für eine schnelle und zuverlässige Kartierung

Dank Wildcat unter der Haube Hovermap mehrere einzigartige Funktionen, die es von der Konkurrenz abheben:

• Kartierung und Autonomie:Hovermap das weltweit einzige Plug-and-Play-Gerät, das sowohl Drohnenautonomie als auch SLAM Kartierung bietet. Dadurch lassen sich Daten in sonst unzugänglichen Bereichen wie unterirdischen Bergwerken erfassen.
• Präzise Kartierung: Hovermap bewiesen, dass es hochpräzise Punktwolken in Vermessungsqualität erzeugt, was für ein SLAM mobiles Kartierungssystem besonders beeindruckend ist. In der Regel erreicht es relative Genauigkeiten von +/- 20 mm in allgemeinen Umgebungen, +/- 15 mm in typischen Untergrund- und Innenräumen sowie +/- 5 mm bei Nahbereichsscans. Hovermap Wildcat trug dazu bei, den Preis für die genaueste Objekterkennung bei der DARPA Challenge zu gewinnen.
  
  

• Wiederholbare Ergebnisse:Die Erkennung von Veränderungen und die Überwachung von Verformungen sind gängige Anwendungsfälle für Kunden aus verschiedenen Branchen. Dies erfordert die Erzielung wiederholbarer Ergebnisse bei der zeitlichen Kartierung eines Gebiets. Hovermap diese Anforderungen erfüllt und ermöglicht die Erkennung von Veränderungen in der Umgebung im Subzentimeterbereich.
• Sorgenfreie Bewegung während der Kartierung:Dank der Leistungsfähigkeit von Wildcat ist das System unempfindlich gegenüber unregelmäßigen Bewegungen, Stößen und Vibrationen. Bei anderen Systemen muss man sehr gleichmäßig gehen oder fliegen und darauf achten, keine plötzlichen Bewegungen auszuführen, die zu SLAM führen können. Hovermap an Bergbaufahrzeugen montiert und während der Fahrt durch Erzdurchgänge stark durchgeschüttelt, lieferte aber dennoch hochwertige Ergebnisse.
• Zuverlässig in Umgebungen mit wenigen Orientierungspunkten:SLAM basieren auf der Erkennung eindeutiger 3D in der Umgebung. In glatten Tunneln oder auf flachem, strukturlosem Gelände erzielen manche SLAM keine guten Ergebnisse. Hovermap bewiesen, dass es selbst in anspruchsvollen Umgebungen SLAM, wie beispielsweise in Steigbohrungen und Tunneln, zuverlässig funktioniert.
• Vielseitige Einsatzmöglichkeiten:Hovermap nicht nur für die autonome Kartierung per Drohne geeignet. Dank seines Schnellverschlussmechanismus lässt es sich problemlos als Kartierungssystem am Rucksack, am Fahrzeug oder an einem Kabel befestigen. Wildcat ist für all diese Einsatzmöglichkeiten geeignet.
• Schnelle Datenverarbeitung:Hovermap in der Lage, in Echtzeit Zustandsschätzungen für den Drohnenflug sowie Punktwolken mit niedriger Auflösung zur Online-Anzeige zu erstellen und kann im Offline-Modus hochauflösende Karten in nur doppelt so langer Erfassungszeit generieren.
• Scannen während der Bewegung starten/stoppen:Hovermap kann während der Bewegung gestartet oder gestoppt werden. Starten Sie einen Scan, während die Drohne in der Schwebe ist oder während Sie gehen, wenn Hovermap am Rucksack befestigt Hovermap . Andere Lösungen erfordern komplexe Kalibrierungsabläufe oder müssen beim Start des Scans völlig bewegungslos sein.
• Hohe Datenerfassungsgeschwindigkeit:Dank der Robustheit des SLAM Hovermap bei der Datenerfassung mit höheren Geschwindigkeiten eingesetzt werden. Dabei sind Geschwindigkeiten von bis zu 5 m/s bei der Erfassung mit Drohnen und von bis zu 40 km/h (11 m/s) bei der Erfassung mit Fahrzeugen möglich.
• Unterstützung für die Echtzeit-Zusammenführung von Daten mehrerer Agenten und globale Optimierung:Wildcat wurde für die koordinierte Kartierung durch mehrere Roboter entwickelt und ermöglicht es daher, Karten aus verschiedenen Quellen während der Erfassung in Echtzeit zusammenzuführen, um ein einheitliches, global optimiertes Ergebnis zu erzielen.
• Mehrere Attribute pro Punkt:Jeder von Hovermap erzeugte Datenpunkt Hovermap mehrere Attribute wie Intensität, Zeit, Reichweite, Rücklaufnummer und Ringnummer. Diese Attribute bieten wertvolle Filtermöglichkeiten, wenn die Punktwolken zur Erstellung abgeleiteter Datenausgaben verwendet werden.

Emesent bestrebt, durch die fortlaufende Zusammenarbeit mit dem CSIRO und das Engagement seines Forschungs- und Entwicklungsteams den Erfolg der SLAM aus Hovermap Wildcat SLAM weiter auszubauen. Viele weitere Verbesserungen und spannende neue Funktionen stehen noch bevor.

[1] Lichtdetektion und Entfernungsmessung

[2] Simultane Lokalisierung und Kartierung