SLAM (Simultane Lokalisierung und Kartierung) - Definition
SLAM (Simultane Lokalisierung und Kartierung) - Definition
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) ist eine Rechentechnik, die in der Robotik, der Automatik und bei autonomen Systemen eingesetzt wird, um gleichzeitig eine Karte einer unbekannten Umgebung zu erstellen und seine eigene Position in dieser Karte zu bestimmen.](/ch/news/library-articles/page/69554/) Mit dieser Methode kann ein Gerät - wie [ein mobiler Roboter, eine Drohne oder ein autonomes Fahrzeug - in einer dynamischen Umgebung navigieren, ohne die Struktur der Umgebung vorher zu kennen, und zwar ausschließlich auf der Grundlage von Daten der an Bord befindlichen Sensoren.
Der SLAM-Prozess basiert auf der Integration von Messdaten aus verschiedenen Quellen wie Kameras, Lidars, Radars, Ultraschallsensoren oder Inertialmesssystemen. Algorithmen analysieren diese Daten in Echtzeit, um die Bewegungstrajektorie zu schätzen und eine Darstellung des Raums zu erstellen, die die Form eines Gitters, einer Punktwolke oder einer topologischen Karte haben kann. Ein zentraler Aspekt von SLAM ist die Lösung des Problems, dass sich im Laufe der Zeit Fehler ansammeln, die zu erheblichen Diskrepanzen zwischen der tatsächlichen und der geschätzten Position führen können. Daher werden bei dieser Technik häufig probabilistische Filtermethoden wie Kalman- oder Partikelfilter sowie nichtlineare Optimierungsalgorithmen eingesetzt.
SLAM wird überall dort eingesetzt, wo die autonome Navigation eine hohe Zuverlässigkeit und Präzision erfordert und die Infrastruktur GPS nicht oder nur unzureichend vorhanden ist. Systeme, die diese Technologie nutzen, finden sich unter anderem in Reinigungsrobotern, selbstfahrenden Fahrzeugen, Industrie- und Explorationslösungen sowie in augmented reality. Mit SLAM ist das Gerät in der Lage, sich an veränderte Umweltbedingungen anzupassen, Hindernissen auszuweichen und Navigationsentscheidungen autonom und sicher zu treffen.
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