A tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging) combinada com SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) integra medições de distância baseadas em laser com algoritmos que permitem que drones, robôs e outras plataformas autónomas estimem a sua posição enquanto criam mapas do ambiente circundante. Os sistemas podem utilizar LiDAR 2D ou 3D, scanners mecânicos ou de estado sólido, múltiplas unidades LiDAR ou fusão de sensores LiDAR com sensores inerciais.
Esta página apresenta fornecedores de tecnologia LiDAR SLAM para navegação autónoma, evasão de obstáculos, levantamentos topográficos, inspeção, logística e cartografia.
Leia o Visão geral da tecnologia
Soluções de mapeamento LiDAR e SLAM de alta precisão para drones e sistemas autônomos
Sistemas de posicionamento GNSS, SLAM 3D e mapeamento móvel, veículos de superfície não tripulados
Sistemas de posicionamento e navegação GNSS, mapeamento móvel UAV LiDAR e veículos de superfície não tripulados
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A Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM) com Detecção e Medição de Distâncias por Luz (LiDAR) combinam medições de distância baseadas em laser com algoritmos que permitem a um sistema autónomo estimar a sua posição enquanto constrói um mapa do ambiente circundante. É particularmente útil em situações em que o posicionamento externo fiável não está disponível, está comprometido ou é inadequado, incluindo espaços interiores, túneis, instalações industriais, florestas e ambientes urbanos complexos.
Um sistema LiDAR SLAM processa varreduras a laser sucessivas para estimar alterações na posição e orientação, alinhar dados de nuvem de pontos e atualizar continuamente a sua representação do ambiente. Através da correspondência de varreduras, da estimativa de movimento e da otimização do mapa, o sistema pode gerar tanto um mapa como uma estimativa da trajetória ou pose da plataforma, suportando aplicações como a navegação autónoma, a evasão de obstáculos, o levantamento topográfico, a inspeção e o mapeamento robótico.
Scanner LiDAR SLAM, C01, da SKYLANDX.
O LiDAR SLAM estima a posição e a orientação de um drone, robô ou outra plataforma autónoma à medida que esta se desloca num ambiente. Ao comparar as medições LiDAR atuais com varreduras anteriores ou com um mapa em evolução, o sistema consegue atualizar continuamente a pose da plataforma sem depender exclusivamente de um Sistema Global de Navegação por Satélite (GNSS), enquanto a otimização do mapa e o reconhecimento de áreas previamente mapeadas podem ajudar a limitar o desvio de localização acumulado.
O SLAM baseado em LiDAR pode criar mapas de ocupação bidimensionais ou nuvens de pontos tridimensionais detalhadas, dependendo da configuração do sensor e do método de processamento. O SLAM LiDAR 3D é particularmente útil em ambientes que contenham estruturas complexas, variações de elevação, elementos suspensos ou obstáculos que não possam ser representados adequadamente num mapa plano.
A varredura contínua do LiDAR fornece medições de distância em relação às superfícies e objetos circundantes, proporcionando à plataforma autónoma uma visão atualizada da geometria próxima à medida que esta se desloca. Estas medições e os mapas SLAM resultantes podem ser utilizados pelo software de navegação para identificar espaço livre, detetar obstáculos e manter a consciência das estruturas circundantes.
O LiDAR SLAM permite que os sistemas autónomos mantenham uma estimativa da posição local em ambientes onde a navegação por satélite não está disponível ou não é fiável. As aplicações típicas incluem instalações interiores, túneis, minas, áreas urbanas densas e outros locais onde os sinais GNSS possam ser obstruídos, refletidos, degradados ou estar completamente ausentes.
Os mapas gerados através do SLAM podem fornecer a informação espacial necessária aos sistemas de planeamento de percursos para determinar como uma plataforma autónoma se deve deslocar no seu entorno. Os robôs e os drones podem utilizar esta informação para identificar áreas transitáveis, evitar obstáculos, selecionar percursos e atualizar o movimento planeado à medida que novos dados ambientais se tornam disponíveis.
Uma vez que a localização e o mapeamento ocorrem simultaneamente, o LiDAR SLAM é particularmente adequado para ambientes que não tenham sido mapeados previamente ou que possam sofrer alterações ao longo do tempo. Um robô ou drone com LiDAR SLAM pode construir a sua própria representação espacial enquanto se desloca por uma área desconhecida e atualizar esse mapa à medida que as estruturas, os obstáculos ou outras características se alteram.
Os sistemas LiDAR SLAM podem ser categorizados de acordo com a geometria de deteção, a arquitetura do scanner e os sensores adicionais utilizados para apoiar a estimativa de pose, sendo que cada configuração apresenta diferentes compromissos em termos de cobertura, detalhe, requisitos de carga útil e exigências de processamento.
| Tipo de LiDAR SLAM | Características | Pontos fortes típicos | Plataformas não tripuladas comuns |
| LiDAR SLAM 2D | Utiliza varreduras a laser planas | Requisitos de processamento reduzidos e localização eficiente em ambientes interiores | Robôs móveis e veículos terrestres não tripulados |
| SLAM com LiDAR 3D | Produz nuvens de pontos volumétricas | Mapeamento detalhado de ambientes complexos | Veículos aéreos não tripulados, veículos terrestres não tripulados e robôs de inspeção |
| LiDAR SLAM com varredura mecânica | Utiliza componentes óticos ou sensores móveis para digitalizar o ambiente | Amplo campo de visão e cobertura espacial densa | Drones, robôs móveis e plataformas de levantamento topográfico |
| LiDAR SLAM de estado sólido | Utiliza arquiteturas de digitalização não rotativas ou com mecânica reduzida | Formato compacto e potencial de redução de dimensões e peso | Pequenos drones, robôs e sistemas incorporados |
| SLAM com múltiplos LiDAR | Combina dados de várias unidades LiDAR | Cobertura mais ampla e áreas cegas reduzidas | Robôs e veículos autónomos de maiores dimensões |
| SLAM LiDAR-inercial | Combina medições LiDAR com dados de movimento inercial | Estimativa de pose melhorada durante movimentos rápidos ou complexos | Drones, veículos terrestres e sistemas de mapeamento portáteis |
A arquitetura de sensores escolhida afeta diretamente a cobertura ambiental, o nível de detalhe do mapeamento, os requisitos de carga útil e a carga de trabalho computacional necessária para manter a localização em tempo real.
São selecionadas diferentes configurações de sensores LiDAR de acordo com a plataforma, o ambiente operacional, o nível de detalhe de mapeamento necessário e a capacidade de processamento disponível, sendo que cada configuração afeta o alcance, o campo de visão, a densidade de pontos e a integração do sistema.
A seleção de um sensor LiDAR SLAM adequado requer, portanto, um equilíbrio entre o desempenho de medição e as restrições da plataforma, tais como a capacidade de carga útil, o consumo de energia, os recursos de processamento e as condições do ambiente operacional.
» , Cygnus 2 Handheld, da SatLab Geosolutions.
Os robôs móveis autónomos (AMRs) utilizam o LiDAR SLAM para se localizarem em armazéns, fábricas e instalações logísticas, ao mesmo tempo que criam ou consultam mapas de corredores, áreas de armazenamento e espaços de trabalho. A mesma informação espacial pode apoiar o planeamento de percursos, a evasão de obstáculos e a navegação autónoma em locais interiores onde o GNSS não está disponível.
A digitalização SLAM permite capturar dados tridimensionais do local à medida que operadores, robôs ou drones se deslocam em ambientes de construção, permitindo a recolha de medições sem depender de uma posição fixa de digitalização. Os resultados dos levantamentos LiDAR SLAM podem, assim, apoiar a monitorização do progresso, verificações dimensionais, documentação «as-built» e comparação com dados de Modelação de Informação da Construção (BIM).
As plataformas robóticas e aéreas equipadas com LiDAR SLAM podem mapear ambientes desconhecidos ou danificados, onde a visibilidade, o acesso ou o posicionamento externo possam ser limitados. As nuvens de pontos e os dados de localização podem apoiar a navegação através de edifícios, túneis, zonas de escombros e outras áreas operacionais complexas, ao mesmo tempo que proporcionam às equipas de intervenção uma representação espacial dinâmica do ambiente.
O LiDAR SLAM pode apoiar o mapeamento móvel por baixo ou em torno da vegetação, onde a receção do GNSS pode ser inconsistente ou parcialmente obstruída. Os drones e os robôs terrestres podem utilizar scanners LiDAR SLAM para mapear o terreno, a estrutura da vegetação, a geometria das árvores, os ambientes de cultivo e as rotas através de áreas com obstruções visuais ou físicas substanciais.
O LiDAR SLAM pode apoiar o reconhecimento, o mapeamento e a navegação não tripulados em ambientes sem cobertura GNSS ou com cobertura GNSS degradada. Os Veículos Aéreos Não Tripulados (UAV) e os Veículos Terrestres Não Tripulados (UGV) podem utilizar esta tecnologia para criar representações tridimensionais de edifícios, túneis, terreno urbano e outras áreas, mantendo simultaneamente estimativas de posição local para movimentos autónomos ou supervisionados remotamente.
O desenvolvimento do LiDAR SLAM está cada vez mais focado na redução do tamanho dos sensores, na melhoria da resiliência da localização e na extração de informações mais úteis dos ambientes mapeados, mantendo simultaneamente o desempenho em tempo real em plataformas autónomas.
Em conjunto, estes desenvolvimentos estão a alargar o papel do LiDAR SLAM para além da localização e mapeamento básicos, rumo a uma navegação autónoma, inspeção, levantamento topográfico e perceção robótica mais capazes.
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