En robótica, la capacidad en tiempo real para localizar y mapear un entorno es esencial. La tecnología de localización y mapeo simultáneos (SLAM) proporciona posicionamiento y orientación altamente precisos. Dos métodos SLAM principales son LiDAR SLAM y Visual SLAM, cada uno con sus puntos fuertes. Este blog compara estos métodos y brinda sugerencias para ayudarlo a elegir el mejor para su robot cortacésped.
¿Qué es LiDAR SLAM y cómo funciona?
SLAM basado en LiDAR (Light Detección y Rango) es una tecnología que utiliza un sensor láser para crear un mapa 3D de su entorno. El proceso implica emitir un pulso láser, reflejarlo en los objetos del entorno y medir el tiempo de vuelo (ToF) para determinar distancias. Este método es ideal para una amplia gama de entornos y condiciones debido a su velocidad, exactitud y precisión. La nube de puntos del sensor láser resultante es muy precisa y adecuada para diversas industrias.
Ventajas de LiDAR SLAM
LiDAR SLAM supera al SLAM visual debido a su capacidad para medir distancias con precisión. Además, funciona eficazmente en condiciones de poca luz, ya que el LiDAR puede penetrar la oscuridad. Su resistencia a factores ambientales como el polvo, el humo o la niebla lo hace menos influenciado. Esta tecnología permite una localización y creación de mapas dentro del mapa eficiente, produce una precisión cartográfica superior, particularmente cuando se utiliza el sensor Velodyne VLP-16, y proporciona datos más confiables que los sistemas GPS en entornos obstructivos. Sus aplicaciones incluyen aspiradoras robóticas domésticas, flotas de robots móviles, automóviles autónomos y drones.
Contras de LiDAR SLAM
Una desventaja de LiDAR SLAM es su mayor coste en comparación con los sistemas de cámaras, lo que lo hace más caro. Además, los sensores LiDAR tienen un campo de visión estrecho, lo que limita su capacidad para ver en las esquinas o por encima de obstáculos. También requieren más potencia de procesamiento que las cámaras, lo que puede afectar su velocidad. En entornos con cambios significativos, es posible que sea necesario volver a dibujar los mapas y realizar actualizaciones frecuentes de software para mejorar el rendimiento. La navegación LiDAR se basa en la detección de luz láser, lo que plantea desafíos en determinados entornos.
¿Qué es Visual SLAM y cómo funciona?
Visual SLAM es una tecnología de vanguardia que integra visión por computadora y tecnología de sensores para determinar la posición y orientación de un dispositivo en tiempo real, al mismo tiempo que crea un mapa 3D de su entorno utilizando entradas visuales de una cámara.
Ventajas de Visual SLAM
Visual SLAM normalmente utiliza el seguimiento basado en funciones para rastrear puntos de interés a través de fotogramas sucesivos de la cámara, lo que ayuda a triangular la posición 3D de la cámara y construir un mapa 3D. En comparación con LiDAR SLAM, es menos costoso debido a la disponibilidad de cámaras más baratas en lugar de sensores LiDAR. Además, las cámaras tienen un campo de visión más amplio que los sensores LiDAR, lo que puede ayudar a detectar obstáculos en las esquinas o sobre otros objetos. Visual SLAM funciona mejor en entornos bien iluminados con numerosas funciones visuales. También admite navegación autónoma sin necesidad de mapas preexistentes y tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales, desde realidad virtual y realidad aumentada hasta robótica, vehículos autónomos y automatización industrial.
Contras de Visual SLAM
Si bien visual SLAM ofrece muchos beneficios, también existen algunas limitaciones y desafíos asociados con esta tecnología. Por ejemplo, puede verse afectado por las condiciones de iluminación, como sombras, reflejos y resplandor. Puede tener dificultades en entornos con poca iluminación o pocas características visuales. Además, el SLAM visual puede ser menos preciso que el LiDAR SLAM, especialmente cuando se trata de medir distancias. Otro desafío es el requisito de una cámara con obturador global con una resolución específica para un funcionamiento óptimo, lo que puede resultar complicado de implementar en tiempo real. A pesar de estas limitaciones, tiene un potencial prometedor para futuras investigaciones y desarrollo en áreas como SLAM para robótica.
Comparación entre Visual SLAM y LiDAR SLAM
1. Precisión y velocidad
Cuando se trata de precisión, LiDAR SLAM tiende a superar al SLAM visual debido a la precisión de los sensores LiDAR en la medición de distancias. Sin embargo, puede lograr suficiente precisión para muchos propósitos y el resultado puede mejorarse incorporando varias cámaras. En términos de velocidad, el SLAM visual puede superar al SLAM LiDAR debido a la capacidad de captura de imágenes más rápida de las cámaras en comparación con los sensores LiDAR. Sin embargo, la velocidad de ambos métodos depende de la potencia computacional del sistema y de la complejidad del entorno.
2. Confiabilidad y calidad
LiDAR SLAM generalmente disfruta de una mayor confiabilidad en comparación con SLAM visual, ya que los sensores LiDAR son menos susceptibles a influencias ambientales como las condiciones de iluminación o el desorden visual. Por otro lado, el SLAM visual puede demostrar una mayor robustez en determinadas circunstancias, como cuando hay numerosas superficies reflectantes o cuando el entorno está evolucionando rápidamente.
3. Versatilidad e implementación
En términos de versatilidad, SLAM visual tiene una ventaja sobre LiDAR SLAM, ya que puede implementarse en una gama más amplia de plataformas con distintos niveles de complejidad. Visual SLAM es confiable en entornos donde existen condiciones de poca iluminación o características visuales limitadas, lo que lo hace adecuado para aplicaciones como realidad aumentada y navegación en interiores. Mientras tanto, la navegación LiDAR se utiliza predominantemente en vehículos autónomos para detectar obstáculos y crear mapas de alta resolución de su entorno.
4. Asequibilidad y complejidad
En comparación con el LiDAR SLAM, el SLAM visual se basa en hardware de bajo costo, como cámaras. Por el contrario, el sistema de navegación LiDAR suele implicar requisitos de hardware más caros y complejos. Sin embargo, los costos de ambos métodos están disminuyendo y pueden aplicarse en diversas plataformas dependiendo del nivel de complejidad involucrado.
5. Aplicación en varios sectores
- Realidad Aumentada: Visual SLAM se emplea en aplicaciones AR para rastrear los movimientos de los usuarios y posicionar objetos virtuales dentro del entorno.
- Navegación interior: Visual SLAM permite la navegación interior y el posicionamiento en dispositivos móviles.
- SLAM for Robotics: Los sensores LiDAR se utilizan en robots industriales para navegación y seguridad. Visual SLAM se utiliza en drones y otros pequeños sistemas robóticos de navegación.
- Mapeo: Los sensores LiDAR se pueden emplear para generar mapas de alta resolución de entornos exteriores.
- Conducción autónoma: Los sensores LiDAR se utilizan ampliamente en vehículos autónomos para detectar obstáculos y mapear el entorno.
¿Cuál es el SLAM adecuado para su robot cortacésped?
Cuando se trata de mapeo preciso y confiable, especialmente en entornos desafiantes, LiDAR SLAM es el claro ganador. Destaca en la precisión cartográfica y la georreferenciación de datos, ofreciendo precisión y confiabilidad incomparables. Sin embargo, si el costo y la facilidad de disponibilidad de los sensores son las principales preocupaciones, el SLAM visual, que se basa en datos generados por cámaras, debería ser su solución preferida.
Para vehículos autónomos, como cortacéspedes robóticos , visual SLAM proporciona una solución integral para mapear y comprender su entorno. Mejora significativamente su capacidad para navegar en entornos desafiantes con mayor precisión y eficiencia. Además, el uso de cámaras en SLAM visual lo convierte en una opción más asequible en comparación con LiDAR SLAM, que requiere sensores láser especializados para la navegación.
Si bien SLAM visual puede tener requisitos de cámara específicos, LiDAR SLAM ofrece la flexibilidad de optimizar el sistema según el entorno en el que se utiliza. Esta tecnología de navegación LiDAR de precisión está diseñada específicamente para la navegación en césped, brinda una precisión incomparable y garantiza un corte meticuloso de cada centímetro cuadrado. El sistema de navegación LiDAR funciona independientemente de interferencias de señales externas, lo que garantiza un rendimiento fiable incluso en condiciones ambientales difíciles.
El sistema de navegación LiDAR está equipado con un sensor láser que permite realizar mapas 3D en tiempo real del entorno, lo que permite un mantenimiento del césped preciso y fiable. Esta tecnología garantiza que se capture cada detalle del entorno, lo que permite que el sistema se adapte a cualquier cambio y proporcione un rendimiento óptimo. Además, la integración del sensor láser proporciona un alto nivel de precisión y fiabilidad, lo que convierte a LiDAR SLAM en la solución ideal para cortacésped robóticos.
Utilizando tecnología industrial RTK y un sofisticado sistema de visión, el robot cortacésped FJD FR4000 establece límites virtuales y garantiza una precisión de nivel subcentimétrica en el posicionamiento, eliminando la necesidad de cables. El FR4000 viene con dos configuraciones RTK para satisfacer diversas necesidades, lo que garantiza un funcionamiento fluido sin comprometer la precisión de la ubicación. Con cámaras RGB y estéreo equipadas, el sistema de visión inteligente del FR4000 mejora cada sesión de corte con automatización. Diseñado pensando en la comodidad del usuario, el FR4000 incluye una variedad de funcionalidades para mejorar su usabilidad en exteriores.
Pensamientos finales
En conclusión, cuando se trata de seleccionar un sistema SLAM para su robot cortacésped, es fundamental evaluar cuidadosamente sus necesidades específicas y los recursos disponibles. Tanto LiDAR SLAM como Visual SLAM tienen sus ventajas y limitaciones únicas. Si está interesado en el próximo cortacésped robótico FJD FR400, comuníquese con nosotros para obtener más detalles por correo electrónico: onlinestore@fjdynamics.com o suscríbase a nuestro boletín para recibir las últimas noticias.
