ロボット工学では、環境をリアルタイムで特定してマッピングする能力が不可欠です。 同時位置推定およびマッピング (SLAM) 技術は非常に正確な位置決めと方向を提供します。 SLAM 方式には主に LiDAR SLAM と Visual SLAM の 2 つがあり、それぞれに長所があります。 このブログでは、これらの方法を比較し、ロボット芝刈り機に最適なものを選択するのに役立つ提案を提供します。
LiDAR SLAM とは何ですか? どのように機能しますか?
LiDAR (Light Detection and Ranging) をベースにした SLAM は、レーザーセンサーを使用して周囲の 3D マップを作成する技術です。 このプロセスでは、レーザーパルスを放射し、それを環境内の物体に反射させ、飛行時間 (ToF) を測定して距離を決定します。 この方法は、その速度、正確性、精度により、幅広い環境や条件に最適です。 結果として得られるレーザー センサー ポイント クラウドは非常に正確で、さまざまな業界に適しています。
LiDAR SLAMのメリット
LiDAR SLAM は、距離を正確に測定できるため、Visual SLAM よりも優れています。 さらに、LiDAR は暗闇を貫通できるため、暗い場所でも効果的に機能します。 ほこり、煙、霧などの環境要因に対する耐性により、影響が少なくなります。 このテクノロジーにより、効率的なマップ内位置特定とマップ作成が可能になり、特に Velodyne VLP-16 センサーを使用する場合に優れたマッピング精度が得られ、障害のある環境でも GPS システムよりも信頼性の高いデータが提供されます。 その用途には、家庭用ロボット掃除機、移動ロボット群、自律走行車、ドローンなどがあります。
LiDAR SLAMの短所
LiDAR SLAM の欠点の 1 つは、カメラ システムに比べてコストが高く、価格が高くなることです。 さらに、LiDAR センサーの視野は狭いため、角の周りや障害物の上を見る能力が制限されます。 また、カメラよりも多くの処理能力が必要なので、速度に影響する可能性があります。 大幅な変更がある環境では、マップを再描画する必要がある場合があり、パフォーマンスを向上させるには頻繁なソフトウェア更新が必要です。 LiDAR ナビゲーションはレーザー光の検出に依存しているため、特定の環境では課題が生じます。
Visual SLAM とは何ですか? どのように機能しますか?
Visual SLAM は、コンピューター ビジョンとセンサー テクノロジーを統合してデバイスの位置と向きをリアルタイムで判断し、同時にカメラからの視覚入力を使用して周囲の 3D マップを作成する最先端テクノロジーです。
Visual SLAMの利点
Visual SLAM は通常、特徴ベースのトラッキングを使用して、連続するカメラ フレームを通じて関心のあるポイントを追跡します。これにより、カメラの 3D 位置を三角測量し、3D マップを構築できます。 LiDAR SLAM と比較すると、LiDAR センサーの代わりに安価なカメラを使用できることから、コストが低くなります。 さらに、カメラは LiDAR センサーよりも視野が広いため、角や他の物体の上にある障害物を検出するのに役立ちます。 Visual SLAM は、視覚的な特徴が多数ある明るい環境で最もよく機能します。 また、既存の地図を必要とせずに自律ナビゲーションをサポートし、仮想現実や拡張現実からロボット工学、自律走行車、産業オートメーションまで、幅広い用途の可能性を秘めています。
ビジュアルSLAMの欠点
ビジュアル SLAM には多くの利点がありますが、このテクノロジーにはいくつかの制限と課題もあります。 たとえば、影、反射、まぶしさなどの照明条件によって影響を受ける可能性があります。 照明が暗い環境や視覚的な特徴が少ない環境では、苦労する可能性があります。 さらに、特に距離の測定に関しては、Visual SLAM は LiDAR SLAM よりも精度が低くなる可能性があります。 もう 1 つの課題は、最適な機能を実現するために特定の解像度を備えたグローバル シャッター カメラが必要になることですが、これをリアルタイムで実装するのは難しい場合があります。 これらの制限にもかかわらず、ロボット工学の SLAM などの分野における将来の研究開発には有望な可能性を秘めています。
Visual SLAM と LiDAR SLAM の比較
1. 正確性とスピード
精度に関しては、LiDAR センサーの距離測定精度により、LiDAR SLAM は Visual SLAM よりも優れている傾向があります。 ただし、多くの目的に対して十分な精度を達成でき、複数のカメラを組み込むことで結果を向上させることができます。 速度の点では、LiDAR センサーと比較してカメラの画像キャプチャ機能が高速であるため、ビジュアル SLAM は LiDAR SLAM を上回ります。 ただし、どちらの方法の速度も、システムの計算能力と環境の複雑さに依存します。
2. 信頼性と品質
LiDAR SLAM は、照明条件や視覚的な乱雑さなどの環境の影響を受けにくいため、一般的にビジュアル SLAM に比べて信頼性が高くなります。 一方、ビジュアル SLAM は、反射面が多数ある場合や環境が急速に変化している場合など、特定の状況ではより高い堅牢性を発揮できます。
3. 汎用性と展開
汎用性の点では、ビジュアル SLAM はさまざまなレベルの複雑さを持つ幅広いプラットフォームに展開できるため、LiDAR SLAM よりも優れています。 Visual SLAM は、照明条件が暗い環境や視覚的特徴が限られている環境でも信頼性が高く、拡張現実や屋内ナビゲーションなどのアプリケーションに適しています。 一方、LiDAR ナビゲーションは主に自律走行車で障害物を検知し、周囲の高解像度マップを作成するために利用されています。
4. 手頃な価格と複雑さ
LiDAR SLAM と比較すると、ビジュアル SLAM はカメラなどの低コストのハードウェアに依存します。 逆に、LiDAR ナビゲーション システムでは通常、より高価で複雑なハードウェア要件が必要になります。 それでも、どちらの方法もコストは低下しており、複雑さのレベルに応じてさまざまなプラットフォームに適用できます。
5. さまざまな分野への応用
- 拡張現実: Visual SLAMはARアプリケーションで使用され、ユーザーの動きを追跡し、環境内で仮想オブジェクトを配置します。
- 屋内ナビゲーション: Visual SLAMにより、モバイルデバイス上で屋内ナビゲーションと位置決めが可能になります。
- ロボット工学のためのSLAM: LiDARセンサーは、産業用ロボットのナビゲーションと安全のために利用されています。 Visual SLAM は、ドローンやその他の小型ロボット システムのナビゲーションに使用されます。
- マッピング: LiDARセンサーを使用して、屋外環境の高解像度マップを生成できます。
- 自動運転: LiDARセンサーは、障害物を検知し、環境をマッピングするために自動運転車で広く使用されています。
ロボット芝刈り機に最適な SLAM とは?
特に困難な環境における正確で信頼性の高いマッピングに関しては、LiDAR SLAM が明らかに勝者です。 マッピング精度とデータの地理参照に優れており、比類のない精度と信頼性を提供します。 ただし、コストとセンサーの入手しやすさが主な懸念事項である場合は、カメラ駆動データに依存するビジュアル SLAM が最適なソリューションになります。
ロボット芝刈り機などの自律走行車の場合、ビジュアルSLAMは周囲の状況をマッピングして理解するための包括的なソリューションを提供します。 これにより、困難な環境でもより高い精度と効率で移動できる能力が大幅に向上します。 さらに、ビジュアル SLAM ではカメラを使用するため、ナビゲーションに特殊なレーザー センサーを必要とする LiDAR SLAM に比べて、より手頃なオプションとなります。
Visual SLAM には特定のカメラ要件がある場合がありますが、LiDAR SLAM は、使用環境に応じてシステムを最適化できる柔軟性を提供します。 この高精度 LiDAR ナビゲーション テクノロジーは、芝生ナビゲーション用に特別に設計されており、比類のない精度を提供し、1 平方インチごとに細心の注意を払って芝を刈ることを保証します。 LiDAR ナビゲーション システムは外部信号干渉から独立して動作し、厳しい環境条件でも信頼性の高いパフォーマンスを保証します。
LiDAR ナビゲーション システムには、周囲のリアルタイム 3D マッピングを可能にするレーザー センサーが搭載されており、正確で信頼性の高い芝生のメンテナンスが可能になります。 このテクノロジーにより、環境のあらゆる詳細が確実にキャプチャされ、システムがあらゆる変化に適応して最適なパフォーマンスを提供できるようになります。 さらに、レーザー センサーの統合により、高い精度と信頼性が提供され、LiDAR SLAM はロボット芝刈り機に最適なソリューションになります。
今後発売される FJD FR4000 ロボット芝刈り機は、産業用 RTK テクノロジーと高度なビジョン システムを活用して仮想境界を確立し、サブセンチメートル レベルの位置決め精度を保証し、ケーブルの必要性を排除します。 FR4000 には、多様なニーズに対応する 2 つの RTK 設定が付属しており、位置精度を損なうことなくスムーズな操作を保証します。 RGB カメラとステレオ カメラを搭載した FR4000 のインテリジェント ビジョン システムは、自動化によって各芝刈りセッションを強化します。 FR4000 はユーザーの快適性を念頭に置いて作られており、屋外での使いやすさを向上させるさまざまな機能を備えています。
最終的な考え
結論として、ロボット芝刈り機用の SLAM システムを選択する際には、特定のニーズと利用可能なリソースを慎重に評価することが重要です。 LiDAR SLAM と Visual SLAM にはそれぞれ独自の利点と制限があります。 近日発売予定の FJD FR400 ロボット芝刈り機にご興味がございましたら、詳細について onlinestore@fjdynamics.com までメールでお問い合わせいただくか、ニュースレターを購読して最新ニュースを入手してください。
