SLAM (localisation et cartographie simultanées) - définition
SLAM (localisation et cartographie simultanées) - définition
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) est une technique informatique utilisée en robotique, en Automatisation et dans les systèmes autonomes pour créer simultanément une carte d'un environnement inconnu et déterminer sa propre position dans cette carte. Cette méthode permet à un dispositif - tel que un robot mobile, un drone ou un véhicule autonome - de naviguer dans un environnement dynamique sans connaissance préalable de sa structure, en se basant uniquement sur les données des capteurs embarqués.
Le processus SLAM repose sur l'intégration de données de mesure provenant de diverses sources, telles que des caméras, lidars, radars, des détecteurs à ultrasons ou des systèmes de mesure inertielle. Des algorithmes analysent ces données en temps réel pour estimer la trajectoire du mouvement et créer une représentation de l'espace, qui peut prendre la forme d'une grille, d'un nuage de points ou d'une carte topologique. Un aspect essentiel du SLAM consiste à résoudre le problème des erreurs qui s'accumulent au fil du temps, ce qui peut entraîner des écarts importants entre la position réelle et la position estimée. C'est pourquoi la technique utilise souvent des méthodes de filtrage probabilistes, telles que les filtres de Kalman ou les filtres particulaires, ainsi que des algorithmes d'optimisation non linéaires.
Le SLAM est utilisé lorsque la navigation autonome nécessite une fiabilité et une précision élevées et que l'infrastructure GPS n'est pas disponible ou insuffisante. Les systèmes utilisant cette technologie sont présents, entre autres, dans les robots de nettoyage, les véhicules autopilotés, les solutions industrielles et d'exploration, ainsi que dans la réalité augmentée . Grâce au SLAM, l'appareil peut s'adapter aux conditions environnementales changeantes, éviter les obstacles et prendre des décisions de navigation de manière autonome et sûre.
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