SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) – co to?

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), czyli jednoczesna lokalizacja i mapowanie, to zaawansowana technologia używana w robotyce, automatyce, pojazdach autonomicznych i systemach nawigacyjnych. Polega ona na tym, że robot, dron, pojazd lub inny system wyposażony w czujniki, podczas przemieszczania się po nieznanym środowisku jednocześnie tworzy jego mapę oraz określa własne położenie względem tej mapy. Działanie SLAM opiera się na integracji danych pochodzących z różnych sensorów, takich jak lidary, kamery, czujniki ultradźwiękowe czy inercyjne. Dzięki temu możliwe jest uzyskanie bardzo dokładnego obrazu otoczenia i precyzyjna nawigacja w czasie rzeczywistym, nawet bez dostępu do gotowych map czy systemów GPS.

SLAM – do czego służy w robotyce przemysłowej i automatyce?

W robotyce przemysłowej oraz w automatyce SLAM znajduje zastosowanie przede wszystkim w autonomicznych robotach mobilnych, takich jak wózki AGV/AMR, roboty magazynowe, platformy transportowe czy inspekcyjne. Pozwala im to swobodnie poruszać się w halach produkcyjnych, magazynach, szpitalach czy centrach logistycznych bez konieczności manualnego programowania tras lub korzystania z wcześniej przygotowanych map.

Główne zadania, które umożliwia SLAM w robotyce:

• Automatyczne mapowanie nieznanych przestrzeni na podstawie bieżących odczytów sensorów
• Samodzielne wyznaczanie pozycji robota w dynamicznym środowisku, nawet gdy pojawiają się nowe przeszkody lub zmiany w otoczeniu
• Precyzyjna nawigacja oraz planowanie trasy do celu, z omijaniem przeszkód w czasie rzeczywistym
• Zapamiętywanie i aktualizacja map, co pozwala na optymalizację tras i zwiększanie efektywności pracy robotów

SLAM pozwala też robotom samodzielnie wracać do punktów startowych, współpracować z innymi maszynami i wykonywać zadania w środowiskach, gdzie nie sprawdzają się tradycyjne metody nawigacji.

Przykłady zastosowania SLAM

• Roboty magazynowe i logistyczne: Automatyczne rozpoznawanie układu regałów, dynamiczna zmiana tras w odpowiedzi na ruch innych pojazdów i ludzi
• Roboty sprzątające: Tworzenie map domów i biur w czasie rzeczywistym, aby zoptymalizować proces sprzątania i uniknąć przeszkód
• Drony przemysłowe i inspekcyjne: Mapowanie terenów przemysłowych, budynków, hal i trudno dostępnych miejsc bez sygnału GPS
• Roboty inspekcyjne i ratownicze: Przemieszczanie się w nieznanych i potencjalnie niebezpiecznych przestrzeniach (np. po wypadkach, w ruinach, pod ziemią)
• Pojazdy autonomiczne: Samodzielna jazda po drogach, nawigacja w tunelach, garażach czy na zamkniętych obszarach przemysłowych

Kluczowe technologie i metody w SLAM

Do realizacji SLAM stosuje się różne podejścia i algorytmy, np.:

• Visual SLAM (vSLAM) – wykorzystuje obrazy z kamer do rozpoznawania otoczenia,
• Lidar SLAM – bazuje na danych z lidarów, które generują precyzyjne mapy 3D,
• Graph-based SLAM – algorytmy graficzne do łączenia danych z wielu punktów,
• FastSLAM, ORB-SLAM, Cartographer, GMapping – popularne implementacje i frameworki dostępne w środowiskach robotycznych.

SLAM jest kluczową technologią umożliwiającą w pełni autonomiczną, elastyczną i bezpieczną pracę maszyn w nowoczesnych zakładach przemysłowych i coraz częściej także w zastosowaniach konsumenckich.