SLAM Mapping: o que é e qual seu impacto na robótica

O SLAM Mapping em robótica oferece solução para uma das maiores dificuldades no desenvolvimento de robôs autônomos: se deslocar, orientar e adaptar ao ambiente sem intervenção externa. Os avanços tecnológicos estão fazendo com que os robôs interajam de um modo cada vez mais preciso com o mundo que os rodeia, melhorando sua capacidade para operar de forma autônoma.

Neste artigo explicamos em que consiste o SLAM Mapping, as tecnologias que o tornam possível e os setores onde é aplicado. Também apresentaremos um caso real de uso em logística industrial.

Em que consiste o mapping SLAM?

Em robótica, o SLAM é o acrônimo em inglês de Simultaneous Localization and Mapping, que em português se traduz como localização e mapeamento simultâneo. É uma técnica pela qual um robô ou veículo autônomo estima, de forma conjunta e recursiva, sua trajetória e o mapa do ambiente utilizando dados obtidos de seus sensores. Essa estimativa é atualizada constantemente conforme o robô se desloca, sem necessidade de ter um mapa prévio.

Um dos desafios da robótica autônoma consiste em conseguir um movimento automático e a realização de tarefas em contextos variáveis e desconhecidos. O SLAM Mapping permite que as máquinas se desloquem sem ter um mapa preexistente, adaptando-se de forma dinâmica ao seu ambiente.

Como funciona o mapping SLAM?

Um dos primeiros passos do SLAM Mapping é a compilação de dados através de sensores que capturam informações sobre a posição e o ambiente do robô, como câmeras, sensores de imagem avançados, scanners a laser LiDAR, sonares ou qualquer dispositivo que possa medir variáveis como a distância. Além disso, se apoia em métodos estatísticos e algoritmos que reduzem os erros de localização e facilitam o mapeamento em tempo real. Os sensores ultrassônicos são usados com frequência para que o veículo autônomo detecte obstáculos próximos.

Após a coleta de dados realizada pelos sensores, o software se encarrega de processar essas informações e encontrar pontos de referência no ambiente. Há inúmeros tipos de programas e algoritmos que realizam essa tarefa, desde sistemas simples até processos complexos de correspondência de varreduras. No entanto, todos compartilham um mesmo objetivo: interpretar os dados dos sensores para construir um mapa do meio circundante e ajudar o robô a saber onde está.

O SLAM Mapping gera um mapa do espaço e estima a localização da máquina. Calcula a posição inicial do dispositivo e, conforme se desloca, coleta novos dados dos sensores de bordo. Ao repetir esses passos de forma contínua, o sistema pode seguir o percurso do robô e elaborar mapas cada vez mais pormenorizados. Dependendo da abordagem e do algoritmo utilizado, como o FastSLAM, ORB-SLAM ou Hector SLAM, podem gerar mapas métricos altamente precisos ou mapas topológicos. Ao combinar dados sensoriais com inteligência artificial, o robô também pode analisar seu ambiente e tomar decisões informadas em tempo real.

Para que um sistema SLAM funcione com eficácia, todos os seus componentes trabalham de forma coordenada, ou seja, sensores, software, o próprio veículo e outros sistemas de processamento. Embora a tecnologia específica possa variar de acordo com o uso pretendido, todos os elementos devem estar perfeitamente integrados para obter uma navegação confiável.

Tipos de sensores SLAM (LiDAR e vSLAM)

A técnica SLAM atua como os "olhos" dos robôs, permitindo-lhes interpretar o espaço que os rodeia e situar-se dentro do mesmo. Em geral, são utilizados dois tipos de sensores:

• LiDAR. Sensores muito valorizados devido à sua alta precisão e por terem sido desenvolvidos, testados e otimizados ao longo do tempo. Medem distâncias utilizando pulsos de laser, podendo operar inclusive em áreas onde haja pouca luz.
• Visual SLAM (ou vSLAM). Em vez de laser, utiliza câmeras que capturam e processam imagens do ambiente. Podem se adaptar a diversos cenários, desde ambientes bem iluminados até cenários dinâmicos.

Cada tipo de sensor proporciona vantagens específicas ao sistema SLAM. Sua escolha depende da área de trabalho, dos requisitos do robô e do nível de precisão a ser atingido.

Onde o sistema SLAM é utilizado?

À medida que os componentes que ajudam na navegação robótica inteligente são desenvolvidos, o sistema SLAM está sendo aplicado em um número crescente de setores. Algumas dessas utilizações já são uma realidade, enquanto outras representam um futuro ainda em desenvolvimento, onde o físico e o digital são integrados com fluidez:

• Veículos autônomos. A tecnologia SLAM possibilita que os carros sem condutor se desloquem com segurança, detectem obstáculos em tempo real, otimizem suas rotas e respondam a mudanças em ambientes urbanos ou rodoviário.
• Robôs móveis autônomos industriais. O SLAM Mapping também pode ser aplicado em robôs que operam em armazéns ou fábricas. Esses sistemas utilizam essa tecnologia para transferir materiais de um ponto a outro dentro de uma instalação, prevenindo colisões e adaptando-se às mudanças.
• Limpeza. Os robôs de limpeza se deslocam por sua área atribuída, seja uma casa, escritório, hospital ou instalação industrial, identificando e evitando obstáculos sem necessidade de intervenção humana.
• Arqueologia e mineração. Robôs terrestres e drones equipados com sensores de SLAM Mapping podem ser utilizados para mapear depósitos e minas. Esses sistemas exploram terrenos difíceis de acessar, gerando mapas tridimensionais sem fazer escavações.
• Medicina e cirurgia. O algoritmo SLAM é aplicado em procedimentos cirúrgicos minimamente invasivos, facilitando uma navegação precisa de instrumentos dentro do corpo humano.

SLAM Mapping em logística

Um exemplo de implementação da tecnologia SLAM em logística são os robôs móveis autônomos (AMR), que a utilizam para se deslocar de forma segura e funcional nos armazéns. Os veículos reagem diante da distribuição variável do ambiente para impulsionar o gerenciamento do armazém avançado: sua missão consiste em transportar cargas entre dois pontos sem assistência externa a partir de rotas dinâmicas geradas por um software que otimiza os movimentos.

Normalmente envolve dois tipos de sistemas digitais: o sistema de gestão de frotas, que coordena e supervisiona o movimento dos robôs AMR em tempo real e o sistema de gerenciamento de armazém, encarregado de organizar as operações logísticas, tais como localização de estoque, atribuição de tarefas e planejamento de pedidos. Ambas as soluções estabelecem comunicação entre si para garantir um fluxo de trabalho eficiente e sem interrupções.

Os robôs móveis da Mecalux estão equipados com um scanner LiDAR para explorar o ambiente e sensores ultrassônicos que identificam objetos dispostos ao nível do solo. Graças à técnica SLAM, podem criar mapas dinâmicos e evitar obstáculos, o que melhora a flexibilidade e a produtividade em operações logísticas complexas.

O Simultaneous Localization and Mapping representa um avanço determinante no desenvolvimento de robôs autônomos capazes de se desenvolver em âmbitos reais com segurança e sem supervisão constante. Ao combinar de forma coordenada sensores, algoritmos e software, essa tecnologia permite que as máquinas se adaptem dinamicamente a cenários complexos que vão da logística à medicina ou exploração. Com a evolução constante dos algoritmos SLAM e sua integração com a inteligência artificial, é previsível que sua aplicação se difunda ainda mais, definindo o caminho para uma robótica mais inteligente e autônoma.