SLAMcore 在其最新的软件版本中添加了密集的 2.5D 映射功能。机器人需要周围环境和其中物体的地图才能有效导航——这些地图可以包括点云、2D 平面地图、2.5D 密集地图(带高度)、3D 地图和识别物体的语义地图。
机器人映射的主要挑战之一是,它需要大量的计算能力,处理时间和内存来创建地图,尤其是2.5D和3D中国机械网okmao.com。
SLAMcore 的软件使用立体相机和惯性传感器实时构建 2.5D 高度图。已占用空间表示为一系列不同高度的列,显示哪些空间已被填充。使用这些丰富的 2.5D 地图,机器人和自主设备知道物体在哪里,并且可以安全地绘制穿过真实世界环境的路线。
SLAMcore 软件旨在使用英特尔实感深度摄像头(D435i 或 D455)开箱即用地运行快速原型,并针对 x86 和 NVIDIA Jetson 处理器进行了优化。该软件可以针对生产系统进行进一步定制,以在从 Raspberry Pi 到基于 GPU 的系统的各种经济高效的硬件上运行。SLAMcore 软件融合了视觉、惯性 (IMU) 和深度传感器馈送,以实现高水平的准确性、速度和效率。
SLAMcore 创始人兼首席执行官 Owen Nicholson 表示:“稀疏地图对于机器人的定位和定位至关重要,但提供的额外信息很少。” “使用视觉惯性 SLAM 创建更丰富的 2.5D 地图,让软件开发人员可以构建更好的导航系统,而无需在创建自定义传感器和 SLAM 代码上投入大量时间和资源。我们的软件经过调整,可与领先的传感器和处理器完美配合,立即为各种机器人设计和消费产品提供 SLAM 功能——让开发人员专注于其机器人解决方案的主要功能。”
根据 SLAMcore 的网站,它将很快发布 SLAMcore Map 3D,它提供实时 3D 密集重建。
SLAMcore 的最新软件还具有与机器人操作系统(ROS) 的扩展集成。新功能之一是能够通过 ROS 将来自车轮里程计传感器的数据融合到 SLAMcore 算法中。对符合 ROS 标准的车轮里程计传感器的支持不仅提高了映射和定位的可靠性和准确性,而且为通过 ROS 接口的各种传感器输入打开了大门。