La tecnologia SLAM: come robot e droni mappano l'ambiente

Vediamo passo dopo passo...

1. Algoritmo SLAM: la soluzione per mappare un ambiente in due o tre dimensioni

Un drone, un robot aspirapolvere e una Tesla hanno in comune l'esigenza di mappare un ambiente in due o tre dimensioni. Questa esigenza è risolta utilizzando l'algoritmo SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), che consiste nel costruire o aggiornare una mappa di un ambiente sconosciuto tenendo traccia simultaneamente della posizione all'interno dell'ambiente. Questo è un problema complesso, in quanto il robot deve mappare l'ambiente mentre si sposta al suo interno e contemporaneamente capire la sua posizione all'interno di esso. Per risolvere questo problema, vengono utilizzati sensori come odometri, giroscopi, accelerometri, sensori di distanza bidimensionali e tridimensionali. Questi sensori forniscono informazioni sui movimenti del robot e sulla distanza dagli ostacoli presenti nell'ambiente. Utilizzando queste informazioni, il robot può calcolare la sua posizione e aggiornare la mappa dell'ambiente. Questo algoritmo è utilizzato sia nei droni che nei robot aspirapolvere e nelle vetture Tesla per consentire loro di muoversi autonomamente e mappare l'ambiente circostante.

2. Spiegazione del funzionamento del Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

In questo video, viene spiegato come funziona il Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), ovvero la tecnologia utilizzata dai robot per mappare l'ambiente circostante e determinare la propria posizione all'interno di esso. Viene sottolineato come la mappa generata dai sensori SLAM sia più precisa rispetto a quella calcolata solo con sensori ciechi, come ad esempio il GPS. Vengono descritti i tre tipi di sensori più comunemente utilizzati: il Lidar, che utilizza un laser per rilevare la distanza degli oggetti circostanti; i sensori sonar, utilizzati per i robot subacquei; e i sensori ottici, come le fotocamere, che permettono di ottenere una percezione tridimensionale dello spazio. Viene evidenziato come le fotocamere generino una grande quantità di dati che devono essere elaborati per ricostruire l'ambiente in 3D.

3. Esempio di utilizzo dello SLAM nei droni e nelle vetture autonome

Viene poi mostrato un esempio di come funziona lo SLAM con i droni. Durante il movimento del drone, vengono presi numerosi punti di profondità e punti di riferimento per mappare l'ambiente circostante. Si sottolinea come questa tecnologia permetta di rimanere perfettamente fermi, come nella modalità tripod del drone, e di capire come si sono spostati i punti di riferimento. Viene anche menzionato come la guida autonoma delle auto si basi su una mappatura già esistente, come quella di Google Street View, per semplificare il processo di localizzazione. Si fa notare che, nel caso delle auto autonome, gli altri oggetti in movimento vengono considerati come agenti e non contribuiscono alla creazione della mappa.

4. Il legame tra SLAM e il funzionamento del cervello umano

Infine, viene accennato al fatto che lo SLAM ha un corrispettivo biologico nel cervello umano, dove gli ippocampi utilizzano un processo simile per determinare la posizione e la profondità degli oggetti circostanti. Si menziona anche l'esistenza di un algoritmo chiamato "ratto SLAM", ispirato al funzionamento dello SLAM nel cervello dei topi. Si conclude il video invitando gli spettatori a condividere il video se lo hanno trovato utile o interessante.