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Cómo Emesent utiliza la tecnología punta de Wildcat SLAM para liderar la cartografía autónoma

Escrito por Katie Koss | 4 de octubre de 2020, 14:00:00

EmesentEl galardonado Hovermap es un dron autónomo y la carga útil de cartografía LiDAR que utiliza datos de LiDAR y algoritmos avanzados para generar nubes de puntos precisas 3D del entorno escaneado, así como para automatizar el vuelo del dron incluso cuando no se dispone de GPS.

Potenciado con unaSLAM 3D SLAM de primer nivel de la agencia federal de investigación de Australia.

El Grupo de Robótica y Sistemas Autónomos CSIRO Data61 se ha labrado una reputación mundial por ser pionero en el desarrollo de soluciones SLAM[1] basadas enLiDAR[2] 3D extremadamente precisas y robustas desde 2008. Wildcat es la última SLAM de este grupo, que se basa en más de una década de experiencia para proporcionar un nuevo punto de referencia en precisión, robustez y velocidad de procesamiento, y está optimizada para aplicaciones robóticas.

En enero de 2019, Hovermap la primera solución comercial de cartografía y autonomía en utilizar Wildcat, y Emesent el primer usuario pionero de Wildcat.

Fortaleza gracias a una estrecha colaboración continua

Emesent y gran parte del equipo técnico principal formaban parte anteriormente del grupo de robótica de CSIRO, donde trabajaban en estrecha colaboración conSLAM CSIRO para integrar Wildcat con la autonomía Hovermap y la carga útil de cartografía Emesent. Los fundadores dejaron CSIRO crearon Emesent comercializar la Hovermap .

La sólida relación entre Emesent el Grupo CSIRO y Sistemas Autónomos CSIRO continúa, con una colaboración continua a través del Programa Wildcat Early Adopter y proyectos de investigación conjuntos. La ubicación conjunta en el recinto de alta tecnología de Pullenvale, en Brisbane (Australia), también ha beneficiado a ambas partes gracias al contacto regular y a las actividades de pruebas conjuntas.

Emesent CSIRO unido para competir en el prestigiosoDARPA Challenge, siendo Wildcat un componente fundamental para los robots desplegados por ambas partes. Esto ha impulsado el desarrollo de características clave de Wildcat, como el mapeo colaborativo multiagente, esencial cuando un equipo de robots trabaja conjuntamente para explorar y mapear un área. El equipo combinado quedó en cuarto lugar en el evento SubT Urban Circuit celebrado en Estados Unidos a principios de este año y ganó el premio a la ubicación de objetos más precisa, lo que demuestra la precisión de la solución Wildcat.

Optimización del rendimiento mediante pruebas de campo y conocimientos técnicos

Gracias a su experiencia en robótica, el equipo Emesent tiene un profundo conocimiento de los SLAM básicos y sabe cómo sacarles el máximo partido para la autonomía y la cartografía.

Hovermap implementado con clientes desde principios de 2017, primero en forma de prototipo a través de un programa de adopción temprana y luego comercialmente desde 2019. Durante este período, ha acumulado miles de horas de vuelo autónomo y cartografía en entornos difíciles y diversos de todo el mundo. Esta gran cantidad de datos de implementación en el mundo real ha permitido al Emesent optimizar el SLAM ajustando los parámetros y proporcionando información valiosa al equipo SLAM .

SLAM tanto SLAM cartografía como SLAM navegación en tiempo real

SLAM datos de alcance y sensores para estimar el movimiento del propio sensor de alcance. Una vez estimado este movimiento, los datos de alcance pueden proyectarse en un marco de coordenadas común para generar un 3D . El movimiento estimado también puede utilizarse para controlar la plataforma robótica que transporta los sensores. En el caso de Wildcat y Hovermap, los datos Lidar IMU se utilizan para crear mapas y controlar el vuelo del dron.

Cuando Hovermap en vuelo en un dron, el SLAM Wildcat SLAM se ejecuta en tiempo real para estimar la posición, la orientación y la velocidad del dron con respecto a su entorno, sustituyendo la necesidad de datos GNSS. Los algoritmos de autonomía de drones patentados Emesentse basan en esta SLAM para automatizar el vuelo del dron, lo que le permite navegar sin GPS, planificar rutas seguras y evitar obstáculos. Esto requiere que se realicen miles de cálculos por segundo a bordo Hovermap, lo que hace necesaria una SLAM eficiente. La SLAM también debe ser extremadamente robusta y funcionar a la perfección en cualquier entorno. Un SLAM podría provocar una pérdida de navegación, lo que no es un resultado aceptable para un dron durante el vuelo. La robustez, precisión y eficiencia de Wildcat han demostrado estar a la altura de la tarea.

Todos los LiDAR se almacenan a bordo Hovermap se vuelven a procesar después del vuelo utilizando Wildcat en un modo optimizado para la calidad del mapa por encima de la velocidad de procesamiento en tiempo real. Esto produce nubes 3D de muy alta calidad, posiblemente las nubes LiDAR SLAM de mayor calidad del mercado. La calidad de los mapas llamó incluso la atención de Velodyne Lidar ., fabricante del Lidar por Hovermap. Aunque muchas empresas utilizan sus Lidars para crear productos de cartografía, se convirtieron en Hovermap para mostrar la calidad de los mapas que pueden producir los dispositivos. La calidad de las nubes de puntos se debe a la potencia de Wildcat y al diseño y la calidad de fabricación únicos Hovermap.

La capacidad de funcionar bien en tiempo real para la estimación de estado y fuera de línea para la generación de mapas es una ventaja significativa de Wildcat frente a SLAM de la competencia. Las demás suelen estar optimizadas para ofrecer un mapeo preciso o un rendimiento en tiempo real.

Potentes funciones para un mapeo rápido y fiable

Con Wildcat bajo el capó, Hovermap varias características únicas que lo diferencian de la competencia:

  • Cartografía y autonomía:Hovermap el único dispositivo plug-and-play del mundo que ofrece tanto autonomía para drones como cartografía SLAM. Esto permite capturar datos en zonas que de otro modo serían inaccesibles, como las minas subterráneas.
  • Cartografía precisa: Hovermap demostrado ser capaz de generar nubes de puntos con una precisión topográfica muy alta, lo que resulta especialmente impresionante para un sistema de cartografía móvil SLAM. Por lo general, alcanza una precisión relativa de +/- 20 mm en entornos generales, +/- 15 mm en entornos subterráneos y interiores típicos y +/- 5 mm para el escaneo a corta distancia. Hovermap Wildcat ayudó a ganar el premio a la detección de objetos más precisa en el DARPA Challenge.

  • Resultados repetibles:la detección de cambios y la supervisión de deformaciones son aplicaciones habituales para clientes de diversos sectores. Esto requiere obtener resultados repetibles al cartografiar una zona a lo largo del tiempo. Hovermap cumplido estos requisitos y ha permitido detectar cambios inferiores a un centímetro en el entorno.
  • Movimiento sin preocupaciones durante el mapeo:la potencia de Wildcat hace que el sistema sea resistente a movimientos irregulares, golpes y vibraciones. Otros sistemas requieren caminar o volar con mucha suavidad y tener cuidado de no realizar movimientos bruscos que puedan provocar SLAM . Hovermap montado en vehículos mineros y se ha sacudido mientras se bajaba por los pasillos de mineral, y aún así ha producido resultados de alta calidad.
  • Robusto en entornos con pocas características:SLAM se basan en el reconocimiento de 3D únicas en el entorno. En túneles lisos o en terrenos planos y sin características, algunos SLAM no funcionan bien. Hovermap demostrado su eficacia incluso en entornos difíciles SLAM, como perforaciones elevadas y túneles.
  • Opciones de implementación versátiles:Hovermap no soloHovermap capaz de realizar cartografía autónoma con drones. Su mecanismo de liberación rápida permite una fácil implementación como sistema de cartografía montado en mochila, vehículo o cable. Wildcat es capaz de hacer frente a todas estas opciones de implementación.
  • Rápido procesamiento de datos:Hovermap capaz de generar estimaciones en tiempo real del estado del vuelo de los drones y nubes de puntos de baja resolución en tiempo real para su visualización en línea, y puede generar mapas de alta resolución en modo offline en solo el doble del tiempo de captura de datos.
  • Iniciar/detener el escaneo mientras se está en movimiento:Hovermap se puede iniciar o detener mientras se está en movimiento. Inicie un escaneo mientras el dron está suspendido en el aire o mientras camina con Hovermap mochila. Otras soluciones requieren complejas rutinas de calibración o necesitan estar completamente inmóviles mientras se inicia el escaneo.
  • Alta velocidad de captura de datos:la solidez del SLAM Hovermap a velocidades más altas durante la captura de datos. Se Hovermap velocidades de hasta 5 m/s para la captura con drones y de 40 km/h (11 m/s) para la captura con vehículos.
  • Compatibilidad con la fusión multagente en tiempo real y la optimización global:Wildcat se diseñó para el mapeo coordinado de múltiples robots, por lo que permite fusionar mapas de múltiples fuentes en tiempo real durante la captura para producir un resultado unificado y optimizado globalmente.
  • Múltiples atributos por punto:cada punto de datos producido por Hovermap múltiples atributos, tales como intensidad, tiempo, alcance, número de retorno y número de anillo. Estos atributos proporcionan valiosas posibilidades de filtrado cuando las nubes de puntos se utilizan para generar datos derivados.

Emesent compromete a seguir aprovechando el éxito de la SLAM Hovermap Wildcat SLAM mediante la colaboración continua con el CSIRO y la dedicación de su equipo de I+D. Aún quedan por llegar muchas más mejoras y nuevas y emocionantes funciones.

[1] Detección y medición de distancias por luz

[2] Localización y mapeo simultáneos