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SLAMSLAMSimultaneous Localization and MappingSWalter Lucetti
Sommario
23/05/15Officine Robotiche 2015 - SLAM
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Evoluzione dello SLAM: dal 2D al 3D
Conclusioni
Introduzione Cosa serve per lo SLAM?
Robot Sensore
L'algoritmo Aggiornamento della mappa Stima del movimento Localizzazione
Iterative Closest Point SLAM & ROS SLAM & Officine Robotiche
Introduzione3
Introduzione4
? Dove sono ?Per rispondere a questa domanda sono necessarie
due cose:Una mappa da aggiornare (Mapping)Una mappa da leggere (Localization)
Lo SLAM è l'algoritmo che richiede la soluzione contemporanea di entrambi i problemi:Simultaneous Localization And Mapping
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SLAM5
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Prendere un robot
Lasciarlo in un ambiente sconosciuto
Costruire la mappa
Navigare l'ambiente
Utilizzare la mappa per localizzarsi23/05/15Officine Robotiche 2015 - SLAM
Cosa serve per fare SLAM?6
Cosa serve?7
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Un robot
Uno strumento in grado di misurare le distanze
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Il robot8
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● Autonomo, ma non necessariamente● In grado di misurare i suoi movimenti
● “Piccolo” errore su misura movimenti ● Max 2 cm ogni metro di avanzamento● Max 2° ogni 45° di rotazione sul posto
● Potenza di calcolo ENORME (on board o remota)
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Il robot9
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Il sensore di misura [1/2]10
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● Preciso● Veloce● Multi-misura● 2D o 3D
Da evitare:● Sonar: lenti, imprecisi, troppe misure errate
● Sensori IR: lenti, imprecisi
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Il sensore di misura [2/2]11
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I primi tentativi di SLAM usavano i sonar e i risultati erano scadenti.
Chi poteva permetterselo è passato ai Laser 2D (LRF), ottenendo ottimi risultati
Oggi grazie alla tecnonogia RGB-D di Primesense (RIP ) “tutti” possono avere una scansione 3D in indoor e fare SLAM 3D ad un costo “limitato”
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L'algoritmo12
L'algoritmo13
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Movimento
AggiornamentoMappa
Misura delle distanzedagli oggetti presenti
nell'ambiente
Stima della distanzapercorsa e dell'angolo
di rotazione
Localizzazione Stima della posizionee dell'orientamento
all'interno della mappa
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Aggiornamento mappa14
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Stima del movimento15
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Comandi
Traslazionee
RotazioneOdometria
SensoreInerziale
FusioneSensoriale
UKF
EKF
PF
KF EKF *
* Riguardo al Filtro di Kalman (KF), sue varianti (EKF,UKF) e Filtro a Particelle (PF), si rimanda la spiegazionead altra sede, vista la difficoltà relativa all'argomento
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ICPe
varianti
Localizzazione16
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Posizione corrente all'interno della MAPPA GLOBALE
Posizioneprecedente
MovimentiRelativi
MappaLocale
NuovaPosizione
Fusione
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Iterative Closest Point17
ICP: algoritmo chiave dello SLAM basato su scansione laser
(1) Considero 2 scansioni prese in due posizioni diverse
(2) Associo ad ogni punto della prima scansione il più vicino della seconda
(3) Scarto i punti con errori di associazione alti (Outliers)
(4) Ruoto e traslo una scansione fino a minimizzare l'errore di associazione tra i punti più vicini
(5) Ripeto da (1) fino a che l'errore non si stabilizza sotto una soglia prestabilita
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Iterative Closest Point18
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(1) (2) (3)
(4) (5) Ripeto da (1)
Fino al risultatofinale
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SLAM e ROS19
SLAM e ROS20
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ROS è un framework per applicazioni robotiche
Nato per accelerare lo sviluppo di nuovi robot e nuove applicazioni
Condivisione di software “stabile” sotto la filosofia Open Source
Usando ROS ci si può concentrare sul software che guida il robot, tralasciando il software di infrastruttura
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SLAM e ROS21
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ROS mette a disposizione molti “nodi”, cioè applicazioni che messe insieme permettono di implementare “facilmente” lo SLAM su un robot che soddisfa le caratteristiche hardware elencate
Package: gmapping localization navigation
slam_gmapping robot_pose_ekf robot_localization Bayesan Filtering Library
E molti altri
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SLAM e Officine Robotiche22
SLAM by Officine Robotiche23
Officine Robotiche ha un robot in grado di eseguire correttamente gli algoritmi di Navigazione, Localizzazione e Mappatura di un ambiente sconosciuto, risolvendo il problema dello SLAM
4UDE di Raffaello Bonghi
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Evoluzione: dal 2D al 3D24
Dal 2D al 3D [1/2]25
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Utilizzando un sensore 3D combinato con una telecamera lo SLAMdiventa un mezzo per creare mappe 3D da usare per visitarevirtualmente un ambiente remoto
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Dal 2D al 3D [2/2]26
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Le cose però si complicano: molti più punti da elaborare ememorizzare, informazioni di colore da gestire.Serve molta potenza di calcolo in più!
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Conclusioni27
Conclusioni28
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● Lo SLAM richiede robot avanzati e molto potenti
● Lo SLAM richiede precisione nelle misure● Lo SLAM richiede precisione nei movimenti
● Lo SLAM si può fare!
Vi ho nascosto tante cose complicate........
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The End!
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Walter Lucettihttp://myzharbot.robot-home.it
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