AGV 自動運転車の多くのモデルが、VSLAM (視覚的同時ローカリゼーションおよびマッピング) アルゴリズムを備えたナビゲーション カメラを使用していると宣伝されている。しかし、この用語が持つ技術が自律走行車の機能に何を意味するかを本当に理解している人は多くないだ。
現在、SLAM は急速に科学的進歩の重要なアプリケーションになりつつあり、さまざまな技術製品に使用できる。
Visual SLAM はアルゴリズムについては言及していないが。これは、周囲に対するセンサーの位置と方向を決定し、その周囲をマッピングするプロセスを指す。
なぜ VSLAM が必要なのだか?
環境をメモリとプロセッサ チップに再構築するには、自律走行車が周辺センサーと内部センサーからの情報を取得する必要があるが、事実上すべてのセンサーはノイズの影響を受け、その機能は制限されている。赤外線センサーに加えて、ソナー、レーザー、カメラ、GPS などのさまざまなセンサーが使用されている。上記のセンサー デバイスの制限は、デバイスの数が多いため、価格が高すぎて扱いにくいことだ。 GPS は屋内でも機能しなくて、純粋な SLAM システムは、動的な環境や、面積が大きすぎたり、障害物が多すぎたりする環境で動作すると、エラーが発生する。このため、実際にセンサーだけを適用することは非常に困難だ。
この時、センサーの情報を組み合わせてSLAMの精度を上げようというアイデアが出てきたが、最大の問題はコストと価格であり、最大の目標はメーカーのものです。市場の必然的な傾向。一方、メーカーの最大のターゲットは、市場の避けられない傾向として、優れた安価な製品だ。そのため、研究者たちはカメラのみを使用し、それでも十分に優れた SLAM モデルを構築できるようにした。つまり、カメラから取得した画像を処理するためにコンピューター ビジョンの分野の知識を適用することは大きな課題であり、材料のコストより安いが、はるかに大量の研究用灰白質が必要になる。これは、VSLAMの処理能力が優れているにもかかわらず、研究用灰白質から高価なナビゲーションカメラ付きのVSLAMを使用したモデルが、純粋なセンサーまたは純粋なSLAMロボットを使用した最初のリリースよりも徐々に安価になっている理由も説明している。
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SLAMナビなら、磁気テープなどのナビアクセサリーを別途設置する必要がない。 AGV は、人間が活動する場所でも非常に安全に動作する。
インストールとトレーニングが終了したら、AGV のプログラミング、新しいプロセスのセットアップ、既存のプロセスの変更を、専用のソフトウェアを使用して非常に柔軟な方法で行うことができる。AGV 自動運転車とVisual SLAMに関する、ご質問がございたら、サポートして欲しいなら、お気軽に私たちにご連絡してください。
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