Компютърно зрение за роботика: Задълбочен поглед върху внедряването на SLAM

Едновременната локализация и картографиране (SLAM) е крайъгълен камък на автономната роботика, който позволява на роботите да се навигират и да взаимодействат със заобикалящата ги среда, без да разчитат на предварително съществуващи карти или външни системи за позициониране като GPS. Компютърното зрение играе жизненоважна роля в SLAM, като предоставя на роботите способността да "виждат" и интерпретират заобикалящата ги среда. Тази статия предоставя подробен преглед на внедряването на SLAM с помощта на компютърно зрение, като изследва основните алгоритми, практическите предизвикателства и бъдещите тенденции в тази вълнуваща област.

Какво е SLAM?

SLAM по своята същност е проблемът робот едновременно да изгражда карта на своята среда, докато се локализира в рамките на тази карта. Представете си, че изследвате непозната сграда без карта или компас. Ще трябва да помните къде сте били и да разпознавате забележителности, за да не се изгубите и да създадете мислена карта на разположението. SLAM позволява на роботите да правят същото, но с алгоритми и сензори вместо с човешка интуиция.

Математически, SLAM може да бъде формулиран като вероятностен проблем, при който роботът се стреми да оцени своята поза (позиция и ориентация) и картата съвместно. Тази оценка се основава на данни от сензори (напр. изображения от камера, данни от LiDAR сензор) и модел на движение, който описва как се движи роботът.

Ролята на компютърното зрение в SLAM

Компютърното зрение предоставя богат източник на информация за SLAM. Камерите са сравнително евтини, леки и предоставят гъста информация за околната среда. Визуалният SLAM (VSLAM) използва изображения или видео поредици за извличане на признаци, оценка на позата на робота и изграждане на карта. Ето разбивка на ключовите стъпки:

1. Извличане на признаци: Идентифициране на характерни точки или региони в изображенията, които е вероятно да бъдат последователно откриваеми при различни гледни точки и условия на осветление.
2. Съпоставяне на признаци: Съпоставяне на признаци между последователни кадри или между текущия кадър и картата. Това позволява на робота да оцени своето движение.
3. Оценка на позата: Оценяване на позата на робота (позиция и ориентация) въз основа на съпоставените признаци.
4. Картографиране: Изграждане на карта на околната среда, обикновено като облак от точки, мрежа или представяне, базирано на признаци.
5. Затваряне на цикъла: Разпознаване на преди посетени места за коригиране на натрупаното отклонение и подобряване на точността на картата и позата на робота.

Ключови алгоритми и техники

1. Извличане на признаци

Няколко алгоритъма се използват често за извличане на признаци във визуалния SLAM. Някои популярни избори включват:

• SIFT (Scale-Invariant Feature Transform): Здрав детектор на признаци, който е инвариантен към промени в мащаба, ротацията и осветлението. SIFT е изчислително скъп, но предоставя надеждни признаци.
• SURF (Speeded-Up Robust Features): Апроксимация на SIFT, която е значително по-бърза, като същевременно поддържа добра производителност.
• ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF): Изчислително ефективен детектор на признаци, който е много подходящ за приложения в реално време. ORB често е предпочитаният избор за роботи с ограничени ресурси.
• FAST (Features from Accelerated Segment Test): Метод за откриване на ъгли, който се изчислява бързо.
• BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features): Двоичен дескриптор, позволяващ бързо съпоставяне.

Изборът на детектор на признаци зависи от конкретното приложение и наличните изчислителни ресурси. Например, робот с висока производителност и голяма изчислителна мощ може да използва SIFT или SURF, докато вградена система с ниска мощност вероятно би избрала ORB или FAST-BRIEF.

2. Оценка на позата

Оценката на позата е процесът на определяне на позицията и ориентацията на робота в околната среда. Това обикновено се прави чрез минимизиране на грешката на репроекция между наблюдаваните признаци в изображението и техните съответни местоположения в картата.

Често срещаните техники за оценка на позата включват:

• Perspective-n-Point (PnP): Алгоритъм, който оценява позата на камера, като се има предвид набор от 3D точки и техните съответни 2D проекции в изображението.
• Разлагане на съществена матрица: Метод за оценка на относителната поза между две камери, като се има предвид набор от съответстващи точки на изображението.
• Оценка на хомография: Алгоритъм, който оценява трансформацията между две изображения, направени от различни гледни точки, като се приема планарна сцена.

3. Картографиране

Картата е представяне на околната среда, което роботът използва за навигация и взаимодействие. Няколко техники за картографиране се използват във визуалния SLAM:

• Облаци от точки: Просто и широко използвано представяне на карта, което се състои от колекция от 3D точки. Облаците от точки могат да бъдат генерирани директно от камери за дълбочина или реконструирани от стерео изображения.
• Карти, базирани на признаци: Карти, които се състоят от колекция от признаци, като SIFT или ORB признаци. Картите, базирани на признаци, са компактни и ефективни за локализация и затваряне на цикъла.
• Мрежи на заетост: Карти, които разделят околната среда на мрежа от клетки, където всяка клетка представлява вероятността да бъде заета от препятствие. Мрежите на заетост обикновено се използват за планиране на пътя.
• Мрежести модели: Предоставят по-пълно и визуално привлекателно представяне на околната среда.

4. Затваряне на цикъла

Затварянето на цикъла е процесът на разпознаване на преди посетени места и коригиране на натрупаното отклонение в картата и позата на робота. Затварянето на цикъла е от решаващо значение за изграждането на точни и последователни карти за дълги периоди на работа.

Често срещаните техники за затваряне на цикъла включват:

• Bag of Words (BoW): Техника, която представя изображенията като хистограми на визуални думи. Визуалните думи са клъстери от признаци, които често се срещат в околната среда.
• Затваряне на цикъла, базирано на външен вид: Техники, които директно сравняват външния вид на изображенията, за да открият затваряне на цикъла. Тези техники често се основават на модели за дълбоко обучение.

Платформи и библиотеки за SLAM

Няколко платформи и библиотеки с отворен код са достъпни за внедряване на визуален SLAM. Тези инструменти предоставят предварително изградени алгоритми и структури от данни, които могат значително да опростят процеса на разработка.

• ROS (Роботизирана операционна система): Широко използвана платформа за разработка на роботи, която предоставя богат набор от инструменти и библиотеки за SLAM, навигация и други роботизирани задачи.
• ORB-SLAM2 и ORB-SLAM3: Популярна SLAM система с отворен код, която използва ORB признаци. Тя поддържа монокулярни, стерео и RGB-D камери и осигурява здрава и точна локализация и картографиране.
• OpenCV: Цялостна библиотека за компютърно зрение, която предоставя широк спектър от алгоритми за извличане на признаци, обработка на изображения и оценка на позата. OpenCV може да се използва за внедряване на различни компоненти на визуална SLAM система.
• g2o (General Graph Optimization): Библиотека за оптимизация на графи, която често се използва за оптимизация на графа на позата в SLAM.
• Ceres Solver: Друга популярна библиотека за оптимизация, използвана в различни внедрявания на SLAM.

Предизвикателства при внедряването

Внедряването на визуален SLAM може да бъде предизвикателство поради няколко фактора:

• Изчислителна сложност: SLAM алгоритмите могат да бъдат изчислително скъпи, особено за големи среди или изображения с висока резолюция.
• Устойчивост на промени в осветлението: Визуалните SLAM системи трябва да бъдат устойчиви на промени в условията на осветление, които могат да повлияят на външния вид на признаците.
• Динамични среди: Справянето с движещи се обекти в околната среда може да бъде трудно за SLAM системите.
• Асоцииране на данни: Точното съпоставяне на признаци между изображенията може да бъде предизвикателство, особено в претрупани среди.
• Отклонение (Drift): Натрупването на грешки с течение на времето може да доведе до отклонение в картата и позата на робота. Затварянето на цикъла е от съществено значение за коригиране на отклонението.
• Мащабируемост: Мащабирането на SLAM алгоритми за големи среди може да бъде предизвикателство.

Практически примери и случаи на употреба

SLAM се използва в широк спектър от приложения, включително:

• Автономна навигация: Позволява на роботите да се навигират автономно в непознати среди, като складове, фабрики и болници. Примерите включват:
  • Складови роботи: Автоматично навигиране и събиране на артикули в големи складове (напр. Amazon Robotics).
  • Роботи за доставка: Доставка на пакети или храна в градска среда (напр. Starship Technologies).
  • Почистващи роботи: Почистване на подове в офиси, домове и обществени пространства (напр. iRobot Roomba).
• Роботика за инспекция и поддръжка: Инспектиране на инфраструктура, като мостове, тръбопроводи и електропроводи. Например, дронове, оборудвани с камери, могат да използват SLAM за навигация и събиране на данни за структурен анализ.
• Виртуална и разширена реалност: Проследяване на позата на потребителя в реално време за създаване на потапящи VR/AR изживявания. SLAM се използва в хедсети и мобилни устройства за осигуряване на точно и стабилно проследяване.
• Автономно шофиране: Изграждане на карти на околната среда и локализиране на превозното средство в реално време. Самоуправляващите се автомобили разчитат на SLAM, за да възприемат заобикалящата ги среда и да вземат информирани решения.
• Минно дело и проучване: Картографиране на подземни мини или изследване на непознати терени, като пещери или подводни среди.
• Земеделие: Прецизно земеделие, където роботи се използват за наблюдение на култури, прилагане на торове и прибиране на реколта.

Бъдещи тенденции

Областта на визуалния SLAM се развива бързо, като се появяват няколко вълнуващи тенденции:

• Дълбоко обучение за SLAM: Дълбокото обучение се използва за подобряване на различни аспекти на SLAM, като извличане на признаци, оценка на позата и затваряне на цикъла. Моделите за дълбоко обучение могат да научат здрави признаци от изображения и да предоставят по-точни оценки на позата.
• Семантичен SLAM: Включване на семантична информация в SLAM за изграждане на по-богати и по-информативни карти. Семантичният SLAM може да идентифицира обекти и да разбира връзките между тях, което позволява на роботите да изпълняват по-сложни задачи.
• Колаборативен SLAM: Множество роботи, работещи заедно за изграждане на споделена карта на околната среда. Колаборативният SLAM може да подобри точността и здравината на картата и да позволи на роботите да изпълняват задачи по-ефективно.
• Дълготраен (Lifelong) SLAM: Системи, които могат непрекъснато да актуализират картата, докато средата се променя с течение на времето. Дълготрайният SLAM е от съществено значение за роботи, които работят в динамични среди.
• Невроморфно зрение за SLAM: Камери, базирани на събития, предлагащи ниска латентност и висок динамичен обхват, се изследват за SLAM, особено при предизвикателни условия на осветление.

Практически съвети и препоръки

Ето някои практически съвети и препоръки за внедряване на визуален SLAM:

• Започнете с проста система: Започнете с основно внедряване на SLAM, като използвате леснодостъпни библиотеки като OpenCV и ROS. Съсредоточете се върху разбирането на основните концепции, преди да преминете към по-напреднали техники.
• Оптимизирайте за производителност: Профилирайте кода си и идентифицирайте тесните места. Използвайте ефективни алгоритми и структури от данни, за да подобрите производителността. Обмислете използването на GPU ускорение за изчислително интензивни задачи.
• Настройте параметрите внимателно: SLAM алгоритмите имат много параметри, които трябва да бъдат настроени за оптимална производителност. Експериментирайте с различни настройки на параметрите, за да намерите най-добрата конфигурация за вашето конкретно приложение.
• Събирайте висококачествени данни: Производителността на вашата SLAM система ще зависи от качеството на входните данни. Използвайте камери с висока резолюция и се уверете, че средата е добре осветена.
• Валидирайте резултатите си: Използвайте данни за ground truth или други методи, за да валидирате точността на вашата SLAM система. Проследявайте грешката с течение на времето, за да идентифицирате и коригирате всякакви проблеми.
• Обмислете сливане на сензори: Комбинирането на визуални данни с други данни от сензори, като LiDAR или IMU данни, може да подобри здравината и точността на вашата SLAM система.
• Използвайте ресурси с отворен код: Възползвайте се от многобройните платформи, библиотеки и набори от данни с отворен код, достъпни за изследвания и разработки в областта на SLAM.

Заключение

Базираният на компютърно зрение SLAM е мощна технология, която позволява на роботите да се навигират и взаимодействат автономно със заобикалящата ги среда. Въпреки че внедряването на SLAM може да бъде предизвикателство, наличието на платформи, библиотеки и набори от данни с отворен код го направи по-достъпно от всякога. Тъй като областта продължава да се развива, можем да очакваме да видим още по-иновативни приложения на SLAM в роботиката и извън нея. Чрез разбирането на основните принципи, предизвикателствата и бъдещите тенденции на SLAM, разработчиците и изследователите могат да създават революционни решения за широк спектър от приложения, от автономни превозни средства до разширена реалност.