Come Emesent utilizzando SLAM all’avanguardia Wildcat SLAM per fare da apripista nella mappatura autonoma

Hovermap pluripremiato Hovermap Emesent Hovermap un sistema autonomo per droni LiDAR che utilizza LiDAR e algoritmi avanzati per generare nuvole 3D accurate dell'ambiente scansionato, oltre ad automatizzare il volo del drone anche in assenza di segnale GPS.

Potenziato da unaSLAM 3D SLAM di livello mondiale sviluppata dall'agenzia federale australiana per la ricerca

Il gruppo "Robotics and Autonomous Systems" del CSIRO Data61 si è guadagnato una reputazione a livello mondiale come pioniere nello sviluppo, a partire dal 2008, di soluzioni SLAM[2] basate suLiDAR 3D [1] estremamente precise e robuste. Wildcat è l'ultima SLAM realizzata da questo gruppo, che attinge a oltre un decennio di esperienza per definire un nuovo punto di riferimento in termini di precisione, robustezza e velocità di elaborazione ed è ottimizzata per le applicazioni robotiche.

Nel gennaio 2019 Hovermap la prima soluzione commerciale per la mappatura e l'autonomia a utilizzare Wildcat, mentre Emesent la prima azienda ad adottare Wildcat in anteprima.

La forza deriva da una stretta collaborazione costante

Emesent e molti membri del team tecnico principale facevano precedentemente parte del gruppo di robotica del CSIRO, dove hanno lavorato a stretto contatto conSLAM CSIRO per integrare Wildcat con Hovermap autonomia e mappatura Hovermap Emesent. I fondatori hanno lasciato CSIRO hanno costituito Emesent commercializzare la Hovermap .

Il forte legame tra Emesent il Gruppo CSIRO e Sistemi Autonomi CSIRO prosegue, grazie alla collaborazione in corso nell’ambito del programma Wildcat Early Adopter e a progetti di ricerca congiunti. La condivisione degli spazi nel polo tecnologico di Pullenvale a Brisbane, in Australia, ha inoltre portato vantaggi a entrambe le parti grazie a contatti regolari e attività di collaudo congiunte.

Emesent CSIRO unito le forze per partecipare alla prestigiosaDARPA Challenge, dove Wildcat rappresenta una componente fondamentale dei robot schierati da entrambe le parti. Ciò ha stimolato lo sviluppo di funzionalità chiave di Wildcat, come la mappatura collaborativa multi-agente, essenziale quando una squadra di robot lavora insieme per esplorare e mappare un’area. Il team combinato si è classificato al quarto posto all'evento SubT Urban Circuit tenutosi negli Stati Uniti all'inizio di quest'anno e ha vinto il premio per la localizzazione più accurata degli oggetti, a testimonianza della precisione della soluzione Wildcat.

Ottimizzazione delle prestazioni grazie a test sul campo e al know-how

Grazie alla loro esperienza nel campo della robotica, il team Emesent possiede una profonda conoscenza degli SLAM fondamentali e sa come sfruttarli al meglio per l'autonomia e la mappatura.

Hovermap in uso presso i clienti dall'inizio del 2017: inizialmente in versione prototipo nell'ambito di un programma per i primi utenti e poi a livello commerciale dal 2019. In questo periodo ha accumulato migliaia di ore di volo autonomo e mappatura in ambienti difficili e variegati in tutto il mondo. Questa grande quantità di dati raccolti sul campo ha permesso al Emesent di ottimizzare le SLAM , regolando i parametri e fornendo un prezioso feedback al team SLAM .

SLAM sia SLAM la mappatura che SLAM la navigazione in tempo reale

SLAM i dati di distanza e quelli dei sensori per stimare il movimento del sensore di distanza stesso. Una volta stimato tale movimento, i dati di distanza possono essere proiettati in un sistema di coordinate comune per generare una 3D . Il movimento stimato può essere utilizzato anche per controllare la piattaforma robotica che trasporta i sensori. Nel caso di Wildcat e Hovermap, i dati Lidar IMU vengono utilizzati per creare mappe e controllare il volo del drone.

Quando Hovermap in volo su un drone, SLAM Wildcat SLAM opera in tempo reale per stimare la posizione, l’orientamento e la velocità del drone rispetto all’ambiente circostante, rendendo superflui i dati GNSS. Gli algoritmi proprietari Emesentper l’autonomia dei droni si basano su questa SLAM per automatizzare il volo del drone, consentendogli di navigare senza GPS, pianificare percorsi sicuri ed evitare gli ostacoli. Ciò richiede l'esecuzione di migliaia di calcoli al secondo a bordo Hovermap, rendendo necessaria una SLAM efficiente. La SLAM deve inoltre essere estremamente robusta e funzionare in modo impeccabile in qualsiasi ambiente. Un SLAM potrebbe portare alla perdita di navigazione, un risultato inaccettabile per un drone durante il volo. La robustezza, l'accuratezza e l'efficienza di Wildcat si sono dimostrate all'altezza del compito.

Tutti i LiDAR vengono memorizzati direttamente su Hovermap rielaborati dopo il volo utilizzando Wildcat in una modalità ottimizzata per la qualità della mappa piuttosto che per la velocità di elaborazione in tempo reale. Ciò consente di ottenere nuvole 3D di altissima qualità – probabilmente le migliori nuvole LiDAR SLAM disponibili sul mercato. La qualità delle mappe ha attirato persino l'attenzione di Velodyne Lidar ., che produce il Lidar da Hovermap. Sebbene molte aziende utilizzino i propri Lidar per realizzare prodotti di mappatura, Velodyne ha deciso Hovermap un Hovermap per dimostrare la qualità delle mappe che possono essere prodotte dai dispositivi. La qualità delle nuvole di punti è dovuta alla potenza di Wildcat e al design unico e alla qualità costruttiva Hovermap.

La capacità di garantire prestazioni ottimali in tempo reale per la stima dello stato e in modalità offline per la generazione delle mappe rappresenta un punto di forza significativo di Wildcat rispetto SLAM concorrenti. Queste ultime sono generalmente ottimizzate per garantire o una mappatura accurata o prestazioni in tempo reale.

Funzionalità avanzate per una mappatura rapida e affidabile

Grazie alla tecnologia Wildcat integrata, Hovermap diverse caratteristiche esclusive che lo distinguono dalla concorrenza:

• Mappatura e autonomia:Hovermap l'unico dispositivo plug-and-play al mondo che offre sia l'autonomia dei droni sia la mappatura SLAM. Ciò consente di acquisire dati in aree altrimenti inaccessibili, come le miniere sotterranee.
• Mappatura accurata: Hovermap dimostrato di essere in grado di produrre nuvole di punti di altissima precisione, degne di un sistema di rilevamento topografico, risultato particolarmente notevole per un sistema di mappatura mobile SLAM. In genere raggiunge precisioni relative di +/- 20 mm in ambienti generici, +/- 15 mm in ambienti sotterranei e interni tipici e +/- 5 mm per la scansione a distanza ravvicinata. Hovermap Wildcat ha contribuito a vincere il premio per il rilevamento di oggetti più accurato alla DARPA Challenge.
  
  

• Risultati ripetibili:il rilevamento delle variazioni e il monitoraggio delle deformazioni sono applicazioni comuni per i clienti di diversi settori industriali. Ciò richiede la produzione di risultati ripetibili nella mappatura di un'area nel corso del tempo. Hovermap soddisfatto questi requisiti e ha consentito di rilevare variazioni dell'ambiente con una precisione inferiore al centimetro.
• Movimenti senza preoccupazioni durante la mappatura:la potenza di Wildcat rende il sistema resistente a movimenti irregolari, urti e vibrazioni. Altri sistemi richiedono spostamenti a piedi o in volo estremamente fluidi, prestando attenzione a non compiere movimenti bruschi che potrebbero causare SLAM . Hovermap stato montato su veicoli da miniera e sottoposto a forti scossoni durante la discesa lungo i cunicoli di estrazione, continuando a produrre risultati di alta qualità.
• Affidabile in ambienti privi di punti di riferimento:SLAM si basano sul riconoscimento di 3D distintive presenti nell'ambiente. In gallerie lisce o su terreni pianeggianti e privi di punti di riferimento, alcuni SLAM non funzionano in modo ottimale. Hovermap dimostrato di funzionare anche in ambienti difficili e SLAM, come gallerie in salita e tunnel.
• Opzioni di impiego versatili:Hovermap nonHovermap alla mappatura autonoma tramite drone. Il suo meccanismo a sgancio rapido consente un facile impiego come sistema di mappatura montato su zaino, veicolo o cavo. Wildcat è in grado di gestire tutte queste opzioni di impiego.
• Elaborazione rapida dei dati:Hovermap in grado di fornire stime in tempo reale dello stato di volo del drone e nuvole di punti a bassa risoluzione per la visualizzazione online, oltre a generare mappe ad alta risoluzione in modalità offline impiegando solo il doppio del tempo necessario per l'acquisizione dei dati.
• Avvio/interruzione della scansione durante il movimento:Hovermap può essere avviata o interrotta mentre il drone è in movimento. È possibile avviare una scansione mentre il drone è in volo stazionario o mentre ci si sposta a piedi, se Hovermap montato sullo zaino. Altre soluzioni richiedono complesse procedure di calibrazione o impongono di rimanere completamente immobili al momento dell'avvio della scansione.
• Elevata velocità di acquisizione dei dati:grazie alla robustezza SLAM , Hovermap essere utilizzato a velocità più elevate durante l'acquisizione dei dati. Sono possibili velocità fino a 5 m/s per l'acquisizione tramite drone e fino a 40 km/h (11 m/s) per l'acquisizione tramite veicolo.
• Supporto per l'unione multi-agente in tempo reale e l'ottimizzazione globale:Wildcat è stato progettato per la mappatura coordinata multi-robot, consentendo così di unire in tempo reale le mappe provenienti da più fonti durante l'acquisizione, al fine di ottenere un risultato unificato e ottimizzato a livello globale.
• Attributi multipli per ciascun punto:ogni punto dati generato da Hovermap diversi attributi, quali intensità, ora, portata, numero di ritorno e numero di anello. Questi attributi offrono preziose possibilità di filtraggio quando le nuvole di punti vengono utilizzate per generare dati derivati.

Emesent impegna a consolidare ulteriormente il successo della SLAM Hovermap Wildcat SLAM grazie alla collaborazione costante con il CSIRO e all’impegno del proprio team di ricerca e sviluppo. Sono in arrivo molti altri miglioramenti e nuove entusiasmanti funzionalità.

[1] Rilevamento e misurazione della distanza tramite luce

[2] Localizzazione e mappatura simultanee