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:

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.
Съпоставяне на признаци: Съпоставяне на признаци между последователни кадри или между текущия кадър и картата. Това позволява на робота да оцени своето движение.
Оценка на позата: Оценяване на позата на робота (позиция и ориентация) въз основа на съпоставените признаци.
Картографиране: Изграждане на карта на околната среда, обикновено като облак от точки, мрежа или представяне, базирано на признаци.
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.