O premiado Hovermap da Emesenté um drone com autonomia e carga útil de mapeamento LiDAR que utiliza dados LiDAR e algoritmos avançados para gerar nuvens de pontos 3D precisas do ambiente digitalizado, bem como automatizar o voo do drone mesmo quando o GPS não está disponível.
Superpotente com umaSLAM 3D SLAM de classe mundial da agência federal de investigação da Austrália
O Grupo de Robótica e Sistemas Autónomos CSIRO Data61 construiu uma reputação mundial por ser pioneiro no desenvolvimento de soluções SLAM[1] baseadas emLiDAR[2] 3D extremamente precisas e robustas desde 2008. O Wildcat é a mais recente SLAM deste grupo, baseada em mais de uma década de experiência para fornecer uma nova referência em precisão, robustez e velocidade de processamento, e é otimizado para aplicações robóticas.
Em janeiro de 2019, Hovermap a primeira solução comercial de mapeamento e autonomia a utilizar o Wildcat, e Emesent a primeira empresa a adotar o Wildcat.
Força através de uma colaboração estreita e contínua
Emesent e muitos dos principais membros da equipa de engenharia faziam anteriormente parte do grupo de robótica da CSIRO, trabalhando em estreita colaboração comSLAM CSIRO para integrar o Wildcat com a autonomia Hovermap e a carga útil de mapeamento Emesent. Os fundadores deixaram CSIRO formaram Emesent comercializar a Hovermap .
A forte ligação entre Emesent o Grupo CSIRO e Sistemas Autónomos CSIRO continua, com colaboração contínua através do Programa Wildcat Early Adopter e projetos de investigação conjuntos. A localização conjunta no distrito de alta tecnologia de Pullenvale, em Brisbane, Austrália, também beneficiou ambas as partes através de contacto regular e atividades de testes conjuntos.
Emesent CSIRO para competir no prestigiadoDARPA Challenge, com o Wildcat a ser um componente central dos robôs utilizados por ambas as partes. Isto impulsionou o desenvolvimento de funcionalidades essenciais do Wildcat, como o mapeamento colaborativo multiagente, essencial quando uma equipa de robôs trabalha em conjunto para explorar e mapear uma área. A equipa combinada ficou em quarto lugar no evento SubT Urban Circuit, realizado nos EUA no início deste ano, e ganhou o prémio de localização de objetos mais precisa – prova da precisão da solução Wildcat.
Otimização do desempenho através de testes de campo e know-how
Com a sua experiência em robótica, a equipa Emesent tem um profundo conhecimento dos principais SLAM e de como extrair o melhor desses algoritmos para autonomia e mapeamento.
Hovermap sido implementado com clientes desde o início de 2017 – primeiro na forma de protótipo através de um Programa de Adoção Antecipada e, depois, comercialmente desde 2019. Durante este período, acumulou milhares de horas de voo autónomo e mapeamento em ambientes desafiantes e diversificados em todo o mundo. Esta riqueza de dados de implementação no mundo real permitiu à Emesent otimizar o SLAM , ajustando parâmetros e fornecendo feedback valioso à equipa SLAM .
SLAM mapeamento e navegação em tempo real
SLAM dados de alcance e sensores para estimar o movimento do próprio sensor de alcance. Uma vez estimado esse movimento, os dados de alcance podem ser projetados em um quadro de coordenadas comum para produzir um 3D . O movimento estimado também pode ser usado para controlar a plataforma robótica que transporta os sensores. No caso do Wildcat e Hovermap, os dados Lidar IMU são usados para criar mapas e controlar o voo do drone.
Quando Hovermap em voo num drone, o SLAM Wildcat SLAM funciona em tempo real para estimar a posição, orientação e velocidade do drone em relação ao seu entorno, substituindo a necessidade de dados GNSS. Os algoritmos de autonomia de drones proprietários Emesentbaseiam-se nesta SLAM para automatizar o voo do drone, permitindo-lhe navegar sem GPS, planear trajetos seguros e evitar obstáculos. Isso requer que milhares de cálculos sejam realizados a cada segundo a bordo Hovermap, exigindo uma SLAM eficiente. A SLAM também precisa ser extremamente robusta e funcionar perfeitamente em qualquer ambiente. Um SLAM pode levar à perda de navegação — um resultado inaceitável para um drone durante o voo. A robustez, precisão e eficiência do Wildcat provaram ser à altura da tarefa.
Todos os LiDAR são armazenados a bordo Hovermap reprocessados após o voo usando o Wildcat em um modo otimizado para a qualidade do mapa em vez da velocidade de processamento em tempo real. Isso produz nuvens 3D de altíssima qualidade – possivelmente as nuvens LiDAR SLAM de melhor qualidade do mercado. A qualidade do mapa chamou a atenção da Velodyne Lidar ., fabricante do Lidar pelo Hovermap. Embora muitas empresas usem os seus Lidars para criar produtos de mapeamento, elas tornaram-se Hovermap para mostrar a qualidade dos mapas que podem ser produzidos pelos dispositivos. A qualidade das nuvens de pontos deve-se ao poder do Wildcat e ao design e qualidade de construção exclusivos Hovermap.
A capacidade de ter um bom desempenho em tempo real para estimativa de estado e offline para geração de mapas é um ponto forte significativo do Wildcat em relação SLAM concorrentes. Outras soluções são geralmente otimizadas para fornecer mapeamento preciso ou desempenho em tempo real.
Recursos poderosos para mapeamento rápido e confiável
Com o Wildcat por baixo do capô, Hovermap várias funcionalidades exclusivas que o diferenciam da concorrência:
Emesent empenhada em continuar a construir sobre o sucesso da SLAM Hovermap Wildcat SLAM através da colaboração contínua com a CSIRO e da dedicação da sua equipa de I&D. Muitas mais melhorias e novas funcionalidades emocionantes estão ainda por vir.
[1] Detecção e alcance de luz
[2] Localização e mapeamento simultâneos