RapidBase
Autonomy / Robotics / The Future
SYS://LOAD
Lokalizacja
software

Lokalizacja

Determine position and orientation indoors and outdoors with <3 cm accuracy. Supports GPS, RTK, UWB, LiDAR, IMU, and computer vision with data fusion, as well as support for AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) and SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).

Lokalizacja
Specification

Technical parameters

01
Do <3 cm (zależnie od środowiska)
Dokładność
02
Tak
Odporność na zakłócenia
03
GPS, RTK, RTLS, LIDAR, IMU Wizja/kamery, etc.
Źródła danych
04
Indoor, Outdoor
Środowiska użycia
Documentation

Technical description

AR tags i AprilTags

Markery wizyjne; pozycja i orientacja z kamery; pozycjonowanie precyzyjne.

 

Markery AR i AprilTags zapewniają czytelny punkt odniesienia dla kamery, umożliwiając estymację pozycji i orientacji robota względem stanowiska. Sprawdzają się w strefach wymagających dużej dokładności dojazdu.

W RapidBase markery AR są jedną z opcji dokowania precyzyjnego. Poszerzają wybór dostępnych rozwiązań, zwiększając elastyczność doboru technologii do wymagań klienta i charakterystyki procesu.

 

GNSS GPS

Pozycja absolutna outdoor; globalny punkt odniesienia.

 

Global Positioning System dostarcza absolutną pozycję platformy w terenie. Jest wykorzystywany szczególnie w pracy outdoor, na większym, otwartym terenie. Dokładność jest silnie zależna od dostępności satelitów, przejrzystości nieba i docierania sygnału w pobliżu wysokich konstrukcji. W systemach mobilnych jest często wykorzystywany jako podstawowe źródło pozycji na zewnątrz, jednak nie jedyne z uwagi na możliwości zakłócenia jego sygnału.

W RapidBase GPS jest naturalnym składnikiem lokalizacji outdoor w połączeniu z innymi źródłami danych nt. pozycji, które pozwalają utrzymać ciągłość pozycjonowania mimo chwilowych degradacji sygnału. Dla wdrożeń oznacza to możliwość pracy na dużych obszarach z minimalizacją ryzyka błędu lokalizacji.

 

RTK – Korekcja GNSS

Korekcja; wyższa dokładność.

 

Real Time Kinematics to technologia pozwalająca znacznie zwiększyć dokładność GPS. Wykorzystuje poprawki ze stacji bazowej lub sieci korekcyjnej, aby znacząco zmniejszyć błąd GNSS i zwiększyć dokładność pozycji.

W RapidBase RTK zwiększa dokładność lokalizacji outdoor.

 

RTLS

Anchory; lokalizacja indoor; odporność zależna od geometrii infrastruktury.

 

Real-time Telemetry System zapewnia precyzyjne określenie pozycji absolutnej poprzez odniesienie do tzw. anchorów, co jest przydatne szczególnie tam, gdzie GNSS nie działa. Jakość zależy od geometrii rozmieszczenia, odbić sygnału i kalibracji, dlatego wdrożenie wymaga świadomego projektu infrastruktury.

W RapidBase RTLS jest wykorzystywany jako element stabilizujący lokalizację w obiektach trudnych dla mapowania opartego wyłącznie o cechy środowiska. Daje to przewidywalną referencję pozycji w skali całego obiektu i wspiera pracę flotową.

 

Odometria

Enkodery; estymacja przemieszczenia; szybki sygnał; możliwy dryf.

 

Odometria zapewnia sygnał o prędkości i przemieszczeniu, co jest kluczowe dla kontroli ruchu i stabilnego śledzenia trajektorii. Jej ograniczeniem jest dryf wynikający z poślizgu, zmian podłoża i niedoskonałości modelu, dlatego wymaga kalibracji i kontroli jakości.

W RapidBase odometria jest podstawowym źródłem informacji na temat przemieszczenia platformy, używanym do sterowania i fuzji danych. Jej algorytm został przystosowany do obsługi różnych rodzajów układów napędowych.

 

LiDAR 2D/3D

Chmura punktów; mapa; lokalizacja; przeszkody 2D/3D.

 

LiDAR to technologia odwzorowania przestrzeni z użyciem podczerwieni. Dostarcza informacje o geometrii otoczenia w postaci skanów lub chmury punktów, co stanowi podstawową informację dla takich algorytmów jak mapowanie, lokalizacja oraz detekcja przeszkód. Jakość działania zależy od zasięgu, rozdzielczości i częstotliwości skanowania oraz od filtracji danych w pipeline percepcji.

W RapidBase LiDAR jest wykorzystywany jest do lokalizacji indoor, wsparcia lokalizacji outdoor oraz wykrywania przeszkód. Możliwość konfiguracji parametrów skanowania i filtrów przekłada się dostosowanie informacji do potrzeb konkretnej aplikacji. 

 

Wizja komputerowa

Obraz; detekcja markerów; klasyfikacja; kontekst sceny; dokowanie.

 

Wizja komputerowa (Computer Vision) dostarcza informacje semantyczne z obrazu, co umożliwia rozpoznawanie obiektów, czy wykrywanie markerów. Jest szczególnie użyteczna tam, gdzie same informacje o geometrii przeszkód dostarczane przy użyciu LiDAR nie wystarczają, na przykład przy identyfikacji konkretnego punktu procesu lub rozróżnieniu obiektów o podobnym kształcie.

W RapidBase jest uzupełnieniem systemu percepcji, dostarczając dodatkowe informacje o elementach środowiska pracy. Umożliwia też podgląd otoczenia robota przy sterowaniu manualnym.

 

IMU – czujnik inercyjny

Przyspieszenia; prędkości kątowe; orientacja; wsparcie fuzji danych.

 

Inertial Measurement Unit monitoruje orientację oraz przyśpieszenie i na tej podstawie dostarcza informacje o dynamice ruchu i orientacji, wspierając stabilność estymacji lokalizacji. Jest to istotne przy nierównościach, przyspieszeniach i poślizgach, gdzie odometria i mapowanie mogą chwilowo tracić spójność.

W RapidBase IMU jest wykorzystywany w fuzji danych i poprawia stabilność lokalizacji. Możliwość konfiguracji parametrów filtracji i synchronizacji czasowej zapewnia dostosowanie do różnych rodzajów i warunków docelowych, co zapewnia wysoką dokładność dostarczanych odczytów.

 

Fuzja danych

Łączenie GNSS/RTLS/LiDAR/odometrii/IMU; spójna estymata; odporność.

 

Fuzja danych łączy pomiary z wielu sensorów w jedną estymatę pozycji i orientacji, redukując wpływ chwilowych błędów pojedynczego źródła. Krytyczne są tu wagi pomiarów, detekcja outlierów i synchronizacja czasowa, bo to one decydują o stabilności estymacji w realnym środowisku.

W RapidBase fuzja danych dostarcza niezawodnej i stabilnej lokalizacji niezależnie od zmienności środowiska. Jest to krytyczne z punktu widzenia wykonywania zadań autonomicznych. Oznacza to większą odporność na zakłócenia, a przy tym możliwość kontroli strojenia jakości lokalizacji.

 

AMCL – lokalizacja na mapie 2D

Filtr cząsteczkowy; niepewność; strojenie liczby hipotez i modeli szumu.

 

Adaptive Monte Carlo Localization to algorytm utrzymujący rozkład prawdopodobieństwa pozycji w postaci zbioru tzw. hipotez, aktualizowanych na podstawie pomiarów i modeli ruchu. Dzięki temu lepiej radzi sobie z niepewnością, częściowymi zasłonięciami i zakłóceniami, które w podejściu deterministycznym mogłyby powodować gwałtowne skoki lokalizacji.

W RapidBase AMCL jest szczególnie skuteczny jest tam, gdzie liczy się stabilna praca, a zmiany otoczenia są umiarkowane, dzięki czemu robot może posiadać przygotowaną z góry konkretną mapę referencyjną.

 

SLAM 2D/3D

Jednoczesne mapowanie i lokalizacja; aktualizacja mapy; praca w zmiennym środowisku.

 

Simultaneous Localization and Mapping to połączenie lokalizacji i budowy mapy w czasie rzeczywistym, co umożliwia uruchomienie robota w obiektach dynamicznie zmienianych lub nie w pełni znanych. Pozwala to robotowi na reagowanie na zmiany w otoczeniu w czasie rzeczywistym zapobiegając np. kolizjom. Istotne są natomiast strategie utrzymania spójności mapy, kontrola dryfu i sposób aktualizacji danych, aby mapa była użyteczna operacyjnie.

W RapidBase SLAM wspiera szybkie wdrożenia zależnie od wymagań procesu. Zapewnia możliwość pracy w środowisku wcześniej nie zmapowanym tam gdzie mogą występować problemy z lokalizacją GPS.