Visual SLAM (vSLAM) Nedir ?

Son yıllarda otonom hareket teknolojisi çok önem kazandığı için yapılan robotlar, araçlar ve makineler bu teknolojiyle uyumlu bir şekilde geliştiriliyor. Otonom hareket için farklı sistemler geliştirilmekte. Bu sistemlerden biri olan visual SLAM (vSLAM), 3D teknolojisini kullanarak, cihazlar için haritalandırma ve yönlendirme işlevi görüyor. Visual SLAM hakkındaki detaylar yazımızın devamında.

A- A+

27.04.2020 tarihli yazı 30575 kez okunmuştur.

Otonom araçlar ve robotlar için yapılan çalışmalar yıllardır devam ediyor. Bu süreçte araştırmacılar, birçok zorlukla karşılaştı ve karşılaşmaya devam ediyor. En büyük sorunlardan biri olan düzgün ve otonom hareket, SLAM teknolojisi ile giderilmeye çalışıyor.

Peki, SLAM nedir? SLAM (eş zamanlı konum belirleme ve haritalama) sistemi, bir robotun bulunduğu ortamda robotun konumunu izleyen, ortamın haritasını oluşturarak robotun yönünü ve konumunu belirleyen sistemdir.

Visual SLAM (vSLAM)

Visual SLAM, kullanıldığı cihazı ve kendisini belirli bir alan içinde konumlandırırken, cihazın çevresindeki alanı algılamak için sensörleri ve 3D kullanan bir teknolojidir. Visual SLAM, temel SLAM teknolojisinden farklı olarak cihaz üstünde bulunan sensörün algılayamadığı alanları 3D teknolojisi kullanarak algılar ve haritalama işlemini sürdürür. Sonar ve lazer görüntüleme visual SLAM’ın aktif olarak kullanıldığı görüntüleme çeşitlerindendir.

►İlginizi Çekebilir: Lidar ve Radar Arasındaki Farklar

Visual SLAM, bir alanı haritalamak için bir dizi lazer kullanan LiDAR teknolojisinden farklı olarak, tek bir kamera ile veri noktalarını toplayıp haritalandırma işlemini gerçekleştiriyor. Visual SLAM üzerinde çalışan araştırmacılar, kamerada kullanılan görüntü sensörünün, tek gözlü imgelemeyi, stereo görüşü, çok yönlülüğü ve kırmızı-yeşil-mavi derinliği (RGBD) kullanan birden fazla çeşidinin bulunduğunu belirtti.

Araştırmacılar visual SLAM teknolojisinin hala gelişmekte olan bir teknoloji olduğunu, ancak ilginç örneklere sahip olduğunu belirtti. Carnegie Mellon Robot Enstitüsü, visual SLAM’ı, insan yüzündeki noktaları nirengi (belli sayıda noktanın konumunu büyük bir doğrulukla saptayabilmek için, bu noktaları tepe olarak kabul edip bulundukları alanı üçgenlere bölme) işlemi için kullandı. Daha sonra ortaya çıkan yüzdeki boş alanları derin öğrenme algoritmaları kullanarak doldurdu. Araştırmacılar, yapılan bu işlemin oyunlardaki karakterler için yüz tasarlamada ve kişiye özel cerrahi, solunum maskeleri yapımında kullanılabileceğini belirtti.

►İlginizi Çekebilir: 3D Baskı Teknolojisinin Endüstride Kullanımı

Bir başka örnek ise Accuware firmasının visual SLAM teknolojisini kullanarak oluşturduğu Dragonfly yazılımı. Dragonfly, konum eşlemesinde 5 cm’lik bir hassasiyete sahip olan, robotlarda ve dronlarda kullanılacak olan 3D konumlandırma teknolojisine sahip bir yazılım. Accuware bu yazılımın gelecekte otonom araçlarda, otonom robotlarda, insansız hava araçlarında ve arama kurtarma araçlarında kullanılabileceğini düşünüyor.

Bu yıl yapılan CES fuarında iRobot firması, visual SLAM teknolojisini kullanan elektrikli süpürgelerini tanıttı. İRobot'a göre, bu teknoloji optik sensörler kullanarak saniyede 230.400 veri noktası yakalıyor. Bu, süpürgenin, bulunduğu ortamı, bulunduğu konumunu, ortamın haritasını oluşturmasını, nereyi temizlemesi gerektiğini ve nereyi temizlediğini göstermesini sağlıyor.

►İlginizi Çekebilir: Uluslararası Uzay İstasyonu ISS

Visual SLAM sistemleri, çeşitli saha robotlarında da kullanılmaktadır. Mars’ı keşfetmek için gönderilen robotlarda otonom hareket için visual SLAM kullanılıyor. Tarım için geliştirilmiş tarla robotları ve dronlar, mahsul alanlarının etrafında bağımsız olarak hareket etmek için aynı teknolojiyi kullanıyor. Araştırmacılar visual SLAM sistemlerinin, GPS ve navigasyon sistemlerinin yerine kullanılabilecek kapasiteye sahip olduğunu söylüyor. GPS sistemleri uydu ile çalıştığı için iç mekanlarda veya gökyüzünün engellendiği alanlarda yararlı değildir ve sadece sistemin kullanıldığı alanlara yakın yerlerde kesinlik gösterir.

Visual SLAM sistemleri, uydu bilgilerine bağlı olmadıkları ve etraflarındaki fiziksel dünyanın doğru ölçümlerini aldıkları için bu sorunların üstesinden gelebileceği düşünülüyor. Visual SLAM teknolojisi 2007 yılından beri geliştiriliyor. Bu alanda en çok kullanılan ve görsel SLAM yenileme yapan MonoSLAM ve PTAM (paralel izleme ve haritalama) da gelişimini sürdürüyor.

MonoSLAM ve PTAM

MonoSLAM, gerçek zamanlı tek bir kamera kullanan SLAM yöntemidir. PTAM ise paralel izleme ve haritalama teknolojisidir. Peki, bu visual SLAM teknolojileri nasıl çalışır ?

MonoSLAM, ilk veri noktası olarak bilinen bir nesne ile haritalama işlemini başlatır. Bu nokta, cihazın ölçüm sistemini nesnenin bilinen parametrelerine göre kalibre etmesine ve ölçeklendirmesine olanak tanır. Daha sonra izleme ve yerelleştirme gerçekleştirilir. MonoSLAM, bu işlemi yaparken kamera hareketini tahmin etmek ve haritaya kaydedilen 3B yapıların ve nesnelerin koordinatlarını bulmak için Genişletilmiş Kalman Filtresi adı verilen bir matematik işlemi kullanır. Böylece haritalama ve veri aktarımı tamamlanmış olur.

PTAM, “beş noktalı algoritma” adı verilen bir algoritma kullanarak harita işleminin başlatılmasını sağlar. Bu algoritma sistemi, göreceli kamera hareketine göre konumu tahmin eden bir sistemdir. Bu işlemden sonra izleme ve yerelleştirme gerçekleştirilir. PTAM, mevcut harita noktaları ile kameranın algıladığı en son görüntü arasındaki cihazın ve kameranın konumunu tahmin etmek için öne çıkan noktalarla eşleşir. Daha sonra nirengi işlemi uygulanarak 3D konumlar ve nesneler oluşturulur. Bu işlem sonucu oluşan noktalar bir demetleme algoritması aracılığıyla optimize edilir ve haritalama işlemi tamamlanmış olur.

►İlginizi Çekebilir: Çamaşırlarınızı Yıkıyabilecek Robot Geliştirildi

Visual SLAM, birçok alanda kolaylık sağlamasına rağmen bu teknolojinin kullanımını engelleyen unsurlar mevcut. Işık ve robotun hareket sırasındaki görüş alanı bu unsurlar arasında yer alıyor. Visual SLAM, tek bir kamera ile gerçek zamanlı olarak çalışan bir sistem. Dolayısıyla 360 derecelik bir görüşe sahip değil. Bu yüzden ortamdaki değişiklikleri yakalamak ve alandaki tüm görüntüyü algılayabilmek için, sistemin oldukça yüksek bir hızda çalışması gerekmekte.

Bu sorunu çözmenin bir başka yolu ise CoSLAM kullanmak. CoSLAM, birden fazla kamera kullanan bir SLAM sistemi. CoSLAM, birden fazla kamerası olduğu için cihaza oldukça fazla görüş açısı sağlıyor. Ancak işlem yükü çok fazla artmış oluyor. İşlem yükü çok arttığı için ve sistemin gerçek zamanlı çalışması gerektiği için daha güçlü bir bilgisayar kullanımı gerekiyor. Bunun dışında ışık da visual SLAM için oldukça sıkıntı yaratıyor. Yansıtıcı yüzeyler ve iç mekan ile dış ortam arasındaki ışık değişiklikleri veri noktalarını engelleyebiliyor. Ayna gibi yüzeyler visual SLAM kullanan cihazların görüntü algılama ve hareket mekanizmasını karıştırabiliyor.

Visual SLAM, gömülü görüntü sistemleri ve otonom hareket için yenilikçi bir teknoloji. Bunun yanı sıra artırılmış gerçeklik, otonom araçlar, GPS sistemleri ve robotlar için potansiyel uygulamalara sahip olduğu için bu teknolojiye olan talebin artacağı düşünülüyor.

►allaboutcircuit

►visiononline
►ceva-dsp