En robotique, la capacité à localiser et cartographier un environnement en temps réel est essentielle. La technologie de localisation et de cartographie simultanées (SLAM) permet un positionnement et une orientation très précis. Les deux principales méthodes SLAM sont le LiDAR SLAM et le Visual SLAM, chacune avec ses atouts. Ce blog compare ces méthodes et propose des suggestions pour vous aider à choisir la meilleure pour votre robot tondeuse.
Qu’est-ce que LiDAR SLAM et comment ça marche ?
SLAM basé sur le LiDAR (Light Detection and Ranging) est une technologie qui utilise un capteur laser pour créer une carte 3D de son environnement. Le processus consiste à émettre une impulsion laser, à la réfléchir sur les objets de l'environnement et à mesurer le temps de vol (ToF) pour déterminer les distances. Cette méthode est idéale pour une large gamme d’environnements et de conditions en raison de sa rapidité, de sa précision et de sa précision. Le nuage de points du capteur laser qui en résulte est très précis et adapté à diverses industries.
Avantages du LiDAR SLAM
Le LiDAR SLAM surpasse le SLAM visuel en raison de sa capacité à mesurer avec précision les distances. De plus, il fonctionne efficacement dans des conditions de faible luminosité, car le LiDAR peut pénétrer dans l’obscurité. Sa résistance aux facteurs environnementaux tels que la poussière, la fumée ou le brouillard le rend moins influencé. Cette technologie permet une localisation et une création de cartes intra-carte efficaces, produit une précision cartographique supérieure, en particulier lors de l'utilisation du capteur Velodyne VLP-16, et fournit des données plus fiables que les systèmes GPS dans des environnements obstructifs. Ses applications incluent les aspirateurs robots domestiques, les flottes de robots mobiles, les voitures autonomes et les drones.
Inconvénients du LiDAR SLAM
L’un des inconvénients du LiDAR SLAM est son coût plus élevé que celui des systèmes de caméras, ce qui le rend plus onéreux. De plus, les capteurs LiDAR ont un champ de vision étroit, ce qui limite leur capacité à voir dans les virages ou au-dessus des obstacles. Ils nécessitent également plus de puissance de traitement que les caméras, ce qui peut affecter leur vitesse. Dans les environnements soumis à des changements importants, il peut être nécessaire de redessiner les cartes et des mises à jour logicielles fréquentes sont nécessaires pour améliorer les performances. La navigation LiDAR repose sur la détection de la lumière laser, ce qui pose des défis dans certains environnements.
Qu’est-ce que le SLAM visuel et comment ça marche ?
Visual SLAM est une technologie de pointe qui intègre la vision par ordinateur et la technologie des capteurs pour déterminer la position et l'orientation d'un appareil en temps réel, tout en créant simultanément une carte 3D de son environnement à l'aide des entrées visuelles d'une caméra.
Avantages du SLAM visuel
Visual SLAM utilise généralement un suivi basé sur des fonctionnalités pour suivre les points d'intérêt à travers des images de caméra successives, ce qui permet de trianguler la position 3D de la caméra et de créer une carte 3D. Comparé au LiDAR SLAM, il est moins cher en raison de la disponibilité de caméras moins chères au lieu des capteurs LiDAR. De plus, les caméras ont un champ de vision plus large que les capteurs LiDAR, ce qui peut aider à détecter les obstacles dans les coins ou au-dessus d'autres objets. Visual SLAM fonctionne mieux dans des environnements bien éclairés dotés de nombreuses fonctionnalités visuelles. Il prend également en charge la navigation autonome sans avoir besoin de cartes préexistantes et présente un large éventail d'applications potentielles, de la réalité virtuelle et augmentée à la robotique, aux véhicules autonomes et à l'automatisation industrielle.
Inconvénients du SLAM visuel
Bien que le SLAM visuel offre de nombreux avantages, cette technologie présente également certaines limites et défis. Par exemple, elle peut être affectée par les conditions d’éclairage telles que les ombres, les reflets et l’éblouissement. Il peut avoir des difficultés dans des environnements faiblement éclairés ou avec peu de caractéristiques visuelles. De plus, le SLAM visuel peut être moins précis que le SLAM LiDAR, en particulier lorsqu'il s'agit de mesurer des distances. Un autre défi est la nécessité d'une caméra à obturateur global avec une résolution spécifique pour un fonctionnement optimal, ce qui peut être difficile à mettre en œuvre en temps réel. Malgré ces limites, ce projet présente un potentiel prometteur pour la recherche et le développement futurs dans des domaines tels que le SLAM pour la robotique.
Comparaison entre Visual SLAM et LiDAR SLAM
1. Précision et vitesse
En termes de précision, le LiDAR SLAM a tendance à surpasser le SLAM visuel en raison de la précision des capteurs LiDAR dans la mesure des distances. Cependant, il peut atteindre une précision suffisante dans de nombreux cas, et le résultat peut être amélioré en incorporant plusieurs caméras. En termes de vitesse, le SLAM visuel peut dépasser le SLAM LiDAR en raison de la capacité de capture d'images plus rapide des caméras par rapport aux capteurs LiDAR. Néanmoins, la vitesse des deux méthodes dépend de la puissance de calcul du système et de la complexité de l'environnement.
2. Fiabilité et qualité
Le LiDAR SLAM bénéficie généralement d'une fiabilité plus élevée que le SLAM visuel, car les capteurs LiDAR sont moins sensibles aux influences environnementales telles que les conditions d'éclairage ou l'encombrement visuel. En revanche, le SLAM visuel peut démontrer une plus grande robustesse dans certaines circonstances, comme lorsqu'il existe de nombreuses surfaces réfléchissantes ou lorsque l'environnement évolue rapidement.
3. Polyvalence et déploiement
En termes de polyvalence, le SLAM visuel présente un avantage sur le SLAM LiDAR car il peut être déployé sur une gamme plus large de plates-formes avec différents niveaux de complexité. Visual SLAM est fiable dans les environnements où des conditions de faible éclairage ou des fonctionnalités visuelles limitées sont présentes, ce qui le rend adapté aux applications telles que la réalité augmentée et la navigation intérieure. Parallèlement, la navigation LiDAR est principalement utilisée dans les véhicules autonomes pour détecter les obstacles et créer des cartes haute résolution de leur environnement.
4. Abordabilité et complexité
Comparé au LiDAR SLAM, le SLAM visuel repose sur du matériel peu coûteux tel que des caméras. À l’inverse, le système de navigation LiDAR implique généralement des exigences matérielles plus coûteuses et plus complexes. Néanmoins, les coûts des deux méthodes diminuent et elles peuvent être appliquées sur diverses plateformes en fonction du niveau de complexité impliqué.
5. Application dans divers secteurs
- Réalité augmentée : Visual SLAM est utilisé dans les applications AR pour suivre les mouvements des utilisateurs et positionner les objets virtuels dans l'environnement.
- Navigation intérieure : Visual SLAM permet la navigation intérieure et le positionnement sur les appareils mobiles.
- SLAM pour la robotique : Les capteurs LiDAR sont utilisés dans les robots industriels pour la navigation et la sécurité. Visual SLAM est utilisé dans les drones et autres petits systèmes robotiques de navigation.
- Cartographie : Des capteurs LiDAR peuvent être utilisés pour générer des cartes haute résolution des environnements extérieurs.
- Conduite autonome : Les capteurs LiDAR sont largement utilisés dans les véhicules autonomes pour détecter les obstacles et cartographier l'environnement.
Quel est le bon SLAM pour votre robot tondeuse ?
Lorsqu'il s'agit d'une cartographie précise et fiable, en particulier dans des environnements difficiles, LiDAR SLAM est clairement le gagnant. Il excelle dans la précision cartographique et le géoréférencement des données, offrant une précision et une fiabilité inégalées. Toutefois, si le coût et la facilité de disponibilité des capteurs sont vos principales préoccupations, le SLAM visuel, qui s'appuie sur les données enregistrées par la caméra, devrait être votre solution de prédilection.
Pour les véhicules autonomes, tels que les robots tondeuses , le SLAM visuel fournit une solution complète pour cartographier et comprendre leur environnement. Cela améliore considérablement leur capacité à naviguer dans des environnements difficiles avec plus de précision et d’efficacité. De plus, l’utilisation de caméras dans le SLAM visuel en fait une option plus abordable que le LiDAR SLAM, qui nécessite des capteurs laser spécialisés pour la navigation.
Bien que le SLAM visuel puisse nécessiter des caméras spécifiques, le LiDAR SLAM offre la flexibilité nécessaire pour optimiser le système en fonction de l'environnement dans lequel il est utilisé. Cette technologie de navigation LiDAR de précision est spécialement conçue pour la navigation sur les pelouses, offrant une précision inégalée et garantissant une tonte méticuleuse de chaque centimètre carré. Le système de navigation LiDAR fonctionne indépendamment des interférences de signaux externes, garantissant des performances fiables même dans des conditions environnementales difficiles.
Le système de navigation LiDAR est équipé d'un capteur laser qui permet une cartographie 3D en temps réel des environs, permettant un entretien précis et fiable de la pelouse. Cette technologie garantit que chaque détail de l'environnement est capturé, permettant au système de s'adapter à tout changement et de fournir des performances optimales. De plus, l'intégration du capteur laser offre un haut niveau de précision et de fiabilité, faisant du LiDAR SLAM la solution idéale pour les robots tondeuses.
Utilisant la technologie industrielle RTK et un système de vision sophistiqué, le nouveau robot tondeuse FJD FR4000 établit des limites virtuelles et garantit une précision de positionnement inférieure au centimètre, éliminant ainsi le besoin de câbles. Le FR4000 est livré avec deux réglages RTK pour répondre à divers besoins, garantissant un fonctionnement fluide sans compromettre la précision de la localisation. Doté de caméras RVB et stéréo, le système de vision intelligent du FR4000 améliore chaque séance de tonte grâce à l'automatisation. Conçu dans un souci de confort de l'utilisateur, le FR4000 comprend une variété de fonctionnalités pour améliorer sa convivialité en extérieur.
Dernières pensées
En conclusion, lorsqu’il s’agit de sélectionner un système SLAM pour votre tondeuse à gazon robotisée, il est essentiel d’évaluer soigneusement vos besoins spécifiques et les ressources disponibles. LiDAR SLAM et Visual SLAM ont tous deux leurs avantages et leurs limites uniques. Si vous êtes intéressé par la nouvelle tondeuse robot FJD FR400, veuillez nous contacter pour plus de détails par e-mail : onlinestore@fjdynamics.com ou abonnez-vous à notre newsletter pour recevoir les dernières nouvelles.
