SLAM (Simultaneous localisation and mapping) - definição
SLAM (Simultaneous localisation and mapping) - definição
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) é uma técnica computacional utilizada em robótica, Automatismos e sistemas autónomos para criar simultaneamente um mapa de um ambiente desconhecido e determinar a sua própria posição nesse mapa. Este método permite que um dispositivo - como um robô móvel, um drone ou um veículo autónomo - navegue num ambiente dinâmico sem conhecimento prévio da sua estrutura, com base apenas nos dados dos sensores a bordo.
O processo SLAM baseia-se na integração de dados de medição de Outras fontes, como câmaras, lidars, radares, Sensores de ultrassons ou sistemas de medição inercial. Os algoritmos analisam estes dados em tempo real para estimar a trajetória do movimento e criar uma representação do espaço, que pode assumir a forma de uma grelha, de uma nuvem de pontos ou de um mapa topológico. Um aspeto fundamental do SLAM é resolver o problema da acumulação de erros ao longo do tempo, que pode levar a discrepâncias significativas entre a posição real e a estimada. Por conseguinte, a técnica utiliza frequentemente métodos de filtragem probabilística, como os filtros de Kalman ou de partículas, bem como algoritmos de otimização não linear.
O SLAM é utilizado sempre que a navegação autónoma exige uma elevada fiabilidade e precisão e a infraestrutura GPS não está disponível ou é insuficiente. Os sistemas que utilizam esta tecnologia estão presentes, entre outros, em robots de limpeza, veículos autónomos, soluções industriais e de exploração, bem como em realidade aumentada. Com o SLAM, o dispositivo é capaz de se adaptar a condições ambientais variáveis, evitar obstáculos e tomar decisões de navegação de forma autónoma e segura.
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