¿Cómo entienden los robots el entorno? Hablemos del SLAM
Si alguna vez te has preguntado cómo es capaz tu robot aspirador de entender un entorno, mapearlo y ofrecértelo en tu teléfono de manera sencilla, tienes que entender en qué se basa el algoritmo de navegación por el que se rige tu robot. La técnica de navegación SLAM, siglas del inglés Simultaneous Localization And Mapping (localización y mapeo simultáneo en español) es una técnica utilizada en robótica y visión por computadora para que un dispositivo pueda crear un mapa de un entorno desconocido mientras se localiza en él en tiempo real. Los algoritmos de SLAM son fundamentales para que robots y vehículos autónomos se orienten y se muevan de manera autónoma.
Estos algoritmos permiten que un sistema perciba y entienda el mundo a su alrededor, utilizando sensores como cámaras, LIDAR o sensores inerciales. Al combinar la información de estos sensores con técnicas avanzadas de procesamiento de datos, los algoritmos de SLAM pueden generar mapas detallados del entorno y determinar la posición del dispositivo en tiempo real.
¿Qué ventajas tiene el SLAM frente a otras técnicas?
Aplicaciones de los algoritmos SLAM y su combinación con algoritmos de comunicación en enjambre
Los algoritmos SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) tienen diversas aplicaciones, especialmente en entornos de robótica y vehículos autónomos:
1. Vehículos Autónomos: SLAM se utiliza extensamente en vehículos autónomos, como automóviles, drones y robots, para mapear su entorno en tiempo real y determinar su posición con respecto a este.
2. Realidad Aumentada: Los algoritmos SLAM son fundamentales en aplicaciones de realidad aumentada, donde se superponen elementos virtuales en el mundo real. Esto se logra al mapear el entorno y entender la posición del usuario en tiempo real.
3. Navegación Robótica: En robots autónomos para entornos domésticos, industriales o de servicios, SLAM permite la navegación precisa al crear mapas del entorno y localizar al robot dentro de estos mapas.
4. Inspección de Infraestructuras: Se utiliza en la inspección de infraestructuras como edificios, tuberías o instalaciones industriales, permitiendo a los robots o drones explorar y mapear áreas de difícil acceso.
5. Cartografía: En la cartografía digital, SLAM se aplica para la generación de mapas detallados de áreas geográficas, incluyendo la actualización de mapas urbanos y la creación de mapas en tiempo real.
6. Robótica de Servicios: En entornos de servicios, como la entrega autónoma de paquetes o la asistencia en tiendas, SLAM facilita la navegación y la interacción segura con el entorno.
7. Industria de la Construcción: Se utiliza en la construcción para realizar inspecciones y seguimiento del progreso de proyectos, mejorando la eficiencia y la seguridad en el lugar de trabajo. Además, combinado con la realidad virtual, los algoritmos SLAM permiten llevar el control remoto de muchas construcciones, optimizando el tiempo y los recursos de la obra.
Estas aplicaciones destacan la versatilidad de los algoritmos SLAM y cómo contribuyen significativamente a diversos campos, mejorando la autonomía y la capacidad de comprensión del entorno en tiempo real de los sistemas robóticos.
En el proyecto AMÓN 1.0, ROBÓTICA EN ENJAMBRE PARA AGTECH, en el marco del programa #INVESTIGO, 10/1/2023-0207084648 del Servicio Canario de Empleo, dentro del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, #NextGenerationEU, combinamos la técnica SLAM con técnicas de comunicación en enjambre para tratar de mapear grandes áreas de cultivo mediante pequeños robots que comparten información entre sí. Uno de estos métodos de comunicación es el ABC (Artificial Bee Colony) Optimization, del que puedes leer aquí si todavía no sabes en qué consiste.
Combinando estas dos técnicas se espera optimizar aún más el mapeo de grandes extensiones, de manera que se consiga información del entorno precisa rápida y eficientemente.
