Компьютерное зрение для робототехники: глубокое погружение в реализацию SLAM

Одновременная локализация и картографирование (SLAM) является краеугольным камнем автономной робототехники, позволяя роботам перемещаться и взаимодействовать со своей средой, не полагаясь на предварительно созданные карты или внешние системы позиционирования, такие как GPS. Компьютерное зрение играет жизненно важную роль в SLAM, предоставляя роботам возможность "видеть" и интерпретировать свое окружение. В этой статье представлен всесторонний обзор реализации SLAM с использованием компьютерного зрения, рассматриваются фундаментальные алгоритмы, практические проблемы и будущие тенденции в этой захватывающей области.

Что такое SLAM?

SLAM, по своей сути, - это проблема одновременного построения роботом карты окружающей среды и локализации себя в пределах этой карты. Представьте, что вы исследуете неизвестное здание без карты или компаса. Вам нужно было бы помнить, где вы были, и распознавать ориентиры, чтобы не заблудиться и создать ментальную карту местности. SLAM позволяет роботам делать то же самое, но с помощью алгоритмов и датчиков вместо человеческой интуиции.

Математически SLAM можно сформулировать как вероятностную задачу, в которой робот стремится оценить свою позу (положение и ориентацию) и карту совместно. Эта оценка основана на данных датчиков (например, изображениях с камеры, данных с датчика LiDAR) и модели движения, которая описывает, как движется робот.

Роль компьютерного зрения в SLAM

Компьютерное зрение предоставляет богатый источник информации для SLAM. Камеры относительно недороги, легки и предоставляют подробную информацию об окружающей среде. Визуальный SLAM (VSLAM) использует изображения или видеопоследовательности для извлечения признаков, оценки позы робота и построения карты. Вот разбивка основных этапов:

1. Извлечение признаков: Определение характерных точек или областей на изображениях, которые, вероятно, будут последовательно обнаруживаться при различных точках обзора и условиях освещения.
2. Сопоставление признаков: Сопоставление признаков между последовательными кадрами или между текущим кадром и картой. Это позволяет роботу оценивать свое движение.
3. Оценка позы: Оценка позы робота (положения и ориентации) на основе сопоставленных признаков.
4. Картографирование: Построение карты окружающей среды, обычно в виде облака точек, сетки или представления на основе признаков.
5. Замыкание контура: Распознавание ранее посещенных мест для исправления накопленного дрейфа и повышения точности карты и позы робота.

Ключевые алгоритмы и методы

1. Извлечение признаков

Несколько алгоритмов обычно используются для извлечения признаков в визуальном SLAM. Некоторые популярные варианты включают:

• SIFT (Scale-Invariant Feature Transform): Надежный детектор признаков, инвариантный к масштабу, вращению и изменениям освещения. SIFT вычислительно затратен, но предоставляет надежные признаки.
• SURF (Speeded-Up Robust Features): Аппроксимация SIFT, которая значительно быстрее, сохраняя при этом хорошую производительность.
• ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF): Вычислительно эффективный детектор признаков, который хорошо подходит для приложений реального времени. ORB часто является предпочтительным выбором для роботов с ограниченными ресурсами.
• FAST (Features from Accelerated Segment Test): Метод обнаружения углов, который быстро вычисляется.
• BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features): Бинарный дескриптор, обеспечивающий быстрое сопоставление.

Выбор детектора признаков зависит от конкретного приложения и доступных вычислительных ресурсов. Например, высокопроизводительный робот с достаточной вычислительной мощностью может использовать SIFT или SURF, в то время как маломощная встроенная система, вероятно, выберет ORB или FAST-BRIEF.

2. Оценка позы

Оценка позы - это процесс определения положения и ориентации робота в окружающей среде. Обычно это делается путем минимизации ошибки перепроецирования между наблюдаемыми признаками на изображении и их соответствующими местоположениями на карте.

Общие методы оценки позы включают:

• Perspective-n-Point (PnP): Алгоритм, который оценивает позу камеры, заданного набора 3D-точек и их соответствующих 2D-проекций на изображении.
• Разложение существенной матрицы: Метод оценки относительной позы между двумя камерами, заданными набором соответствующих точек изображения.
• Оценка гомографии: Алгоритм, который оценивает преобразование между двумя изображениями, сделанными с разных точек обзора, предполагая плоскую сцену.

3. Картографирование

Карта - это представление окружающей среды, которое робот использует для навигации и взаимодействия. В визуальном SLAM используются несколько методов картографирования:

• Облака точек: Простое и широко используемое представление карты, которое состоит из набора 3D-точек. Облака точек могут быть сгенерированы непосредственно с камер глубины или реконструированы из стереоизображений.
• Карты на основе признаков: Карты, которые состоят из набора признаков, таких как признаки SIFT или ORB. Карты на основе признаков компактны и эффективны для локализации и замыкания контура.
• Сетки занятости: Карты, которые делят окружающую среду на сетку ячеек, где каждая ячейка представляет вероятность быть занятой препятствием. Сетки занятости обычно используются для планирования пути.
• Сетчатые модели: Обеспечивают более полное и визуально привлекательное представление окружающей среды.

4. Замыкание контура

Замыкание контура - это процесс распознавания ранее посещенных мест и исправления накопленного дрейфа в карте и позе робота. Замыкание контура имеет решающее значение для построения точных и согласованных карт в течение длительных периодов работы.

Общие методы замыкания контура включают:

• Мешок слов (BoW): Метод, который представляет изображения в виде гистограмм визуальных слов. Визуальные слова - это кластеры признаков, которые обычно встречаются в окружающей среде.
• Замыкание контура на основе внешнего вида: Методы, которые напрямую сравнивают внешний вид изображений для обнаружения замыканий контура. Эти методы часто основаны на моделях глубокого обучения.

Фреймворки и библиотеки SLAM

Несколько фреймворков и библиотек с открытым исходным кодом доступны для реализации визуального SLAM. Эти инструменты предоставляют предварительно созданные алгоритмы и структуры данных, которые могут значительно упростить процесс разработки.

• ROS (Robot Operating System): Широко используемый фреймворк для разработки робототехники, который предоставляет богатый набор инструментов и библиотек для SLAM, навигации и других роботизированных задач.
• ORB-SLAM2 и ORB-SLAM3: Популярная система SLAM с открытым исходным кодом, которая использует признаки ORB. Она поддерживает монокулярные, стерео- и RGB-D камеры и обеспечивает надежную и точную локализацию и картографирование.
• OpenCV: Комплексная библиотека компьютерного зрения, которая предоставляет широкий спектр алгоритмов для извлечения признаков, обработки изображений и оценки позы. OpenCV можно использовать для реализации различных компонентов системы визуального SLAM.
• g2o (General Graph Optimization): Библиотека оптимизации графов, которая обычно используется для оптимизации графов поз в SLAM.
• Ceres Solver: Еще одна популярная библиотека оптимизации, используемая в различных реализациях SLAM.

Проблемы реализации

Реализация визуального SLAM может быть сложной из-за нескольких факторов:

• Вычислительная сложность: Алгоритмы SLAM могут быть вычислительно затратными, особенно для больших сред или изображений с высоким разрешением.
• Устойчивость к изменениям освещения: Системы визуального SLAM должны быть устойчивы к изменениям условий освещения, которые могут повлиять на внешний вид признаков.
• Динамические среды: Работа с движущимися объектами в окружающей среде может быть сложной для систем SLAM.
• Сопоставление данных: Точное сопоставление признаков между изображениями может быть сложным, особенно в загроможденных средах.
• Дрейф: Накопление ошибок с течением времени может привести к дрейфу в карте и позе робота. Замыкание контура необходимо для исправления дрейфа.
• Масштабируемость: Масштабирование алгоритмов SLAM для больших сред может быть сложным.

Практические примеры и варианты использования

SLAM используется в широком спектре приложений, включая:

• Автономная навигация: Предоставление роботам возможности автономно перемещаться в неизвестных средах, таких как склады, фабрики и больницы. Примеры включают:
• Складские роботы: Автоматическое перемещение и подбор товаров на больших складах (например, Amazon Robotics).
• Роботы-доставщики: Доставка посылок или еды в городских условиях (например, Starship Technologies).
• Роботы-уборщики: Уборка полов в офисах, домах и общественных местах (например, iRobot Roomba).
• Робототехника для инспекции и обслуживания: Инспектирование инфраструктуры, такой как мосты, трубопроводы и линии электропередач. Например, дроны, оснащенные камерами, могут использовать SLAM для навигации и сбора данных для структурного анализа.
• Виртуальная и дополненная реальность: Отслеживание позы пользователя в реальном времени для создания захватывающих VR/AR-впечатлений. SLAM используется в гарнитурах и мобильных устройствах для обеспечения точного и стабильного отслеживания.
• Автономное вождение: Построение карт окружающей среды и локализация транспортного средства в реальном времени. Автомобили с автоматическим управлением полагаются на SLAM, чтобы воспринимать свое окружение и принимать обоснованные решения.
• Добыча и разведка: Картографирование подземных шахт или разведка неизвестных местностей, таких как пещеры или подводные среды.
• Сельское хозяйство: Точное земледелие, где роботы используются для мониторинга посевов, внесения удобрений и сбора урожая.

Будущие тенденции

Область визуального SLAM быстро развивается, и появляется несколько интересных тенденций:

• Глубокое обучение для SLAM: Глубокое обучение используется для улучшения различных аспектов SLAM, таких как извлечение признаков, оценка позы и замыкание контура. Модели глубокого обучения могут изучать надежные признаки из изображений и предоставлять более точные оценки позы.
• Семантический SLAM: Включение семантической информации в SLAM для построения более богатых и информативных карт. Семантический SLAM может идентифицировать объекты и понимать взаимосвязи между ними, позволяя роботам выполнять более сложные задачи.
• Совместный SLAM: Несколько роботов, работающих вместе для построения общей карты окружающей среды. Совместный SLAM может повысить точность и надежность карты и позволить роботам выполнять задачи более эффективно.
• Пожизненный SLAM: Системы, которые могут постоянно обновлять карту по мере изменения окружающей среды с течением времени. Пожизненный SLAM необходим для роботов, которые работают в динамических средах.
• Нейроморфное зрение для SLAM: Камеры на основе событий, предлагающие низкую задержку и высокий динамический диапазон, исследуются для SLAM, особенно в сложных условиях освещения.

Действенные идеи и советы

Вот несколько действенных идей и советов по реализации визуального SLAM:

• Начните с простой системы: Начните с базовой реализации SLAM, используя легкодоступные библиотеки, такие как OpenCV и ROS. Сосредоточьтесь на понимании фундаментальных концепций, прежде чем переходить к более сложным методам.
• Оптимизируйте для производительности: Профилируйте свой код и определяйте узкие места. Используйте эффективные алгоритмы и структуры данных для повышения производительности. Рассмотрите возможность использования ускорения GPU для вычислительно интенсивных задач.
• Тщательно настраивайте параметры: Алгоритмы SLAM имеют много параметров, которые необходимо настроить для оптимальной производительности. Поэкспериментируйте с различными настройками параметров, чтобы найти лучшую конфигурацию для вашего конкретного приложения.
• Собирайте данные высокого качества: Производительность вашей системы SLAM будет зависеть от качества входных данных. Используйте камеры с высоким разрешением и убедитесь, что окружающая среда хорошо освещена.
• Проверяйте свои результаты: Используйте данные об истинном положении или другие методы для проверки точности вашей системы SLAM. Отслеживайте ошибку с течением времени, чтобы выявить и исправить любые проблемы.
• Рассмотрите возможность объединения датчиков: Объединение визуальных данных с данными других датчиков, таких как LiDAR или IMU, может повысить надежность и точность вашей системы SLAM.
• Используйте ресурсы с открытым исходным кодом: Воспользуйтесь многочисленными фреймворками, библиотеками и наборами данных с открытым исходным кодом, доступными для исследований и разработок SLAM.

Заключение

SLAM на основе компьютерного зрения - это мощная технология, которая позволяет роботам автономно перемещаться и взаимодействовать со своей средой. Хотя реализация SLAM может быть сложной, доступность фреймворков, библиотек и наборов данных с открытым исходным кодом сделала ее более доступной, чем когда-либо прежде. Поскольку эта область продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных применений SLAM в робототехнике и за ее пределами. Понимая основные принципы, проблемы и будущие тенденции SLAM, разработчики и исследователи могут создавать новаторские решения для широкого спектра приложений, от автономных транспортных средств до дополненной реальности.