Hoe Visual SLAM camera's maakt die zien

Hoe kan een robot zien wanneer hij op het punt staat iets te raken? Nou, technisch gezien kan hij dat niet omdat robots geen ogen hebben. Maar ze hebben wel de mogelijkheid om te berekenen waar ze zijn in de ruimte dankzij een combinatie van technologieën. Ze kunnen dus niet echt zien, maar het komt wel heel dichtbij, en als je erover nadenkt, is het ook ongelooflijk cool. Zonder enig gezichtsvermogen is zelfs de slimste robot nutteloos, toch?

En daarom blijft robotica vandaag de dag een van de grootste technologische uitdagingen. Het vereist een combinatie van vele verschillende expertisegebieden, van robotica, besturing, mechanische en elektrische engineering tot vaardigheden op het gebied van softwareontwikkeling, materialen, mechatronica en meer. Elk element moet binnen het geheel soepel werken en alles moet in balans zijn. De manier waarop de robot beweegt, wordt bijvoorbeeld bepaald door de materialen die worden gebruikt om de robot te bouwen en hoe deze onderdelen samenwerken, hoe ze worden gemaakt om te bewegen en hoe ze worden aangedreven. Maar als je wil dat een robot onafhankelijk beweegt, hoe kun je dat dan mogelijk maken zonder dat de robot kan 'zien'?

Natuurlijk zijn optische technologieën en beeldverwerkingstechnologieën het beste, dus het zal niet als een verrassing komen dat Canon al geruime tijd aan dit specifieke gebied van robotica werkt. Zelfs al meer dan dertig jaar. Tegenwoordig heet het Visual SLAM: dit systeem zorgt ervoor dat robots nergens tegenaan botsen. SLAM of 'Simultaneous Localization and Mapping' (wat minder pakkend maar wel nauwkeuriger is) is een technologie die tegelijkertijd de positie en structuur van de omgeving van een robot inschat. Het originele Visual SLAM-systeem is ontwikkeld om echte en virtuele werelden samen te voegen in een op het hoofd gemonteerd scherm, dat we nu ook wel Mixed Reality noemen. Vandaag de dag kan Visual SLAM worden gebruikt voor allerlei geautomatiseerde taken in verschillende sectoren, van productie en hospitality tot de gezondheidszorg en bouw.

Hoe werkt Visual SLAM?

Mobiele robots, zoals AGV's (Automated Guided Vehicles) en AMR's (Autonomous Mobile Robots) zijn al niet meer weg te denken in magazijnen en bij logistieke activiteiten en worden vaak geleid met een spoor van magnetische tapes die op de grond zijn geplakt. Zoals je je misschien wel kunt voorstellen, is dit duur, kost het tijd om te installeren en biedt dit geen flexibiliteit. Als de AGV's en AMR's alleen op een vaste route kunnen werken, wat gebeurt er dan als de route moet worden gewijzigd? Of als een bedrijf in staat moet zijn om de activiteiten snel te kunnen aanpassen? Een 'gidsloze' aanpak is dus zeer wenselijk in een wereld waarin dingen veranderen.

Het gebruiken van een van de twee soorten SLAM is de oplossingen. De eerste is LiDAR, wat staat voor 'Light Detection and Ranging'. LiDAR gebruikt laserpulsen om afstanden en vormen van omliggende structuren te meten. LiDAR-systemen zijn zeer goed omdat ze in slecht verlichte gebieden kunnen werken, maar ze gebruiken over het algemeen sensoren die alleen horizontaal scannen, waardoor de informatie die een robot kan verkrijgen direct wordt beperkt tot tweedimensionale oppervlakken. Driedimensionaal is niet onmogelijk, maar het is gewoon ongelooflijk duur. Het andere probleem met LiDAR is dat als er niet genoeg te 'zien' is voor de robot, 3D-objecten rondom zijn route moeten worden geïnstalleerd.

In plaats van lasers gebruikt Canon's Visual SLAM camera's als sensoren, wat goedkoper is dan LiDAR, maar toch uiterst nauwkeurige metingen biedt. Een combinatie van videobeelden en een eigen analysetechniek identificeert de 3D-vormen van structuren en samen creëert deze informatie het 'lokalisatiegedeelte' van de naam van SLAM. Dit werkt verbazingwekkend genoeg ook voor objecten met een plat oppervlak, zoals posters op muren, zodat er geen extra 3D-objecten hoeven te worden geïnstalleerd, zoals bij LiDAR. Dit betekent ook dat de software op veel meer plaatsen en in veel meer situaties kan worden gebruikt. Omdat de software ook voor beeldherkenning kan worden gebruikt, zijn er andere manieren om Visual SLAM te gebruiken, zoals drones of servicerobots.

Begrijpt een robot verandering?

Omdat de ruimte waarin de AGV's en AMR's werken zeer veranderlijk zijn, moet Visual SLAM ook slim zijn. De beelden die worden verkregen door de linker- en rechterstereocamera's worden continu verwerkt door Canon's 'Vision-based Navigation Software for AGV', waarmee de beelden worden omgezet in real-time 3D-kaarten en deze automatisch worden bijgewerkt. Dit is een enorme hoeveelheid nauwkeurige informatie die moet worden verwerkt, maar het is ontworpen om in real-time te worden uitgevoerd, zelfs op een low-end computer. De constante aard van vastleggen en verwerken betekent dat robots die Visual SLAM gebruiken in wezen allemaal zelfstandig kunnen 'navigeren'.

Hierdoor is het ideaal voor robots in allerlei ruimten, vooral waar mensen aan gevaar kunnen worden blootgesteld. Bijvoorbeeld het transporteren van gevaarlijke materialen in chemische fabrieken of overal waar 'contactloze' verplaatsing van producten vereist is voor de veiligheid van mensen. Er is zelfs gesuggereerd dat robots die gebruikmaken van Visual SLAM kunnen worden gebruikt voor eten en medicijnen in medische instellingen, waar patiënten met een hoog risico het absolute minimum aan contact mogen hebben om veilig te blijven tijdens de behandeling. Dergelijke omgevingen zijn dynamisch en snelbewegend, dus het is essentieel dat een robot 'leert' tijdens het werken.

Zoals bij alle interdisciplinaire technologieën biedt één element mogelijkheden voor andere en natuurlijk verwachten we hetzelfde van het zicht van een robot. Onze optische, sensor- en beeldverwerkingstechnieken zijn tenslotte verfijnd door de ontwikkeling van onze camera- en lensproducten. Het creëren van 'robot-ogen' die betaalbaar en toegankelijk zijn voor alle sectoren is slechts één stap dichter bij het soort geautomatiseerde oplossingen dat het dagelijks leven veiliger, comfortabeler en handiger maakt voor ons allemaal.

Ontdek meer over Canon's Visual SLAM-technologieën op de algemene website van Canon.