麻省理工学院的研究人员开创了一种多机器人同步定位和地图绘制 (SLAM) 协作系统,他们称之为 Kimera-Multi,其结果如图所示,上面是八个执行地图绘制任务的机器人的照片。 麻省理工学院
你的机器人知道它现在在哪里吗?可以?你确定吗?那么它所有的机器人朋友呢,他们也知道自己在哪里吗?这个很重要。如此重要,事实上,有人会说多机器人同步定位和地图绘制 (SLAM) 是在大范围内及时获得态势感知的关键能力。其中一些将是麻省理工学院的一群机器人专家,他们刚刚在今年于伦敦举行的 IEEE机器人与自动化国际会议 ( ICRA 2023 )上获得了 2022 年IEEE 机器人学报最佳论文奖。恭喜!
机器人依靠同步定位和映射来了解它们在未知环境中的位置。但未知环境是一个很大的地方,需要不止一个机器人来探索所有这些地方。如果你派出一整队机器人,他们每个人都可以探索自己的一点点,然后与彼此分享他们所学到的知识,以制作一个他们都可以利用的更大的地图。与大多数机器人一样,这说起来容易做起来难,这就是 Kimera-Multi 如此有用和重要的原因。屡获殊荣的研究人员表示,Kimera-Multi 是一个分布式系统,可以在本地同时在一堆机器人上运行。如果一个机器人发现自己处于与另一个机器人的通信范围内,它们可以共享地图数据,并使用这些数据来构建和改进包含语义注释的全球一致地图。
自拍摄上述视频以来,研究人员已经使用 Kimera-Multi 进行了真实世界的测试。下面是三个机器人在总共行驶两公里多的过程中生成的地图示例。当机器人互相交谈时,您可以轻松地看到地图的准确性如何显着提高: