ロボット工学で使用されるナビゲーションとマップ構築を同時に行うアルゴリズムは 、通常2次元でのみ動作します。ロボットは、床が平らな部屋の車輪をスムーズに転がします。 新しいセンサーでは、あらゆる環境で高層ビルの複雑な3次元マップを構築する能力が重要です
システムはレーザー距離計に基づいています。 部屋と家具の壁までの正確な距離を測定します。 通常、自律型ロボットにはこのような距離計が装備されていますが、人がセンサーを携帯すると、タスクはさらに困難になります。水平線に対するスキャナーの傾斜角度を常に監視する必要があります。 さらに、カードを立体的にするには、センサーの高さを知る必要があります。 これには、ジャイロスコープ、加速度計、気圧計が使用されます。
デバイスのプロトタイプは、タブレットサイズのプラスチックパネルに収まり、上記のセンサーに加えて、Microsoft Kinectの軽量バージョンが含まれています。 カメラは数メートルごとに環境の写真を撮り、それをレンジファインダーのデータと関連付けます。 ソフトウェアは、画像の特徴的な詳細を認識して記憶し、人物が再び同じ場所にいる場合にマップを改良します。 地図を作成するとエラーが蓄積され、悪条件では1メートル以上に達する可能性があります。 人が以前に訪れた場所を「知る」ことにより、システムはこのエラーを補正します。
工業生産では、システムのサイズを従来のカップとほぼ同じサイズに縮小できます-LIDARを除くすべてのセンサーを非常にコンパクトにできます。 さらに、このデバイスを使用すると、地図上の特定の場所に関連付けられた音声メモを作成できます。たとえば、損傷や危険な場所をマークできます。 救助活動中、すべてのスパスターにそのような装置を装備できます。 それらからの情報は、個々のグループの作業を効果的に調整できるオペレーターから一緒に収集されます。 同様のデバイスは、軍用または警察用に使用される場合があります。
ソース-MITニュース 。