O que é SLAM? Localização e mapeamento simultâneos para topógrafos

O que é SLAM (localização e mapeamento simultâneos)?

Localização e mapeamento simultâneos é o problema computacional de criar um mapa de um ambiente desconhecido enquanto se rastreia a posição do sensor nesse mapa. As tarefas dependem uma da outra: é preciso um mapa para saber onde se está e conhecer a posição para inserir novas medições no mapa. O SLAM resolve ambas em conjunto.

O termo surgiu na pesquisa em robótica no fim dos anos 1980 e nos anos 1990, quando robôs móveis precisavam navegar por salas sem uma planta. Em inglês, também aparece como simultaneous location and mapping e, na grafia britânica, simultaneous localisation and mapping; todas as formas descrevem a mesma ideia. Hoje, esses algoritmos operam em aspiradores robóticos, veículos autônomos, drones e, especialmente para nossa área, scanners portáteis e de mochila usados em topografia.

Para um topógrafo, o significado prático é simples: um mapeador SLAM permite percorrer um edifício, túnel ou floresta e obter uma nuvem de pontos 3D georreferenciável, sem montar um tripé em cada estação. Para conhecer o trabalho de campo, nosso guia de escaneamento SLAM e mapeamento móvel aborda trajetos e planejamento de projetos; este artigo explica o que acontece dentro do algoritmo.

Como a localização e o mapeamento SLAM funcionam passo a passo?

A localização e o mapeamento SLAM operam em um ciclo contínuo: prever o movimento, medir o ambiente, relacionar a medição ao mapa, atualizar a posição e o mapa e corrigir periodicamente toda a trajetória. Um fluxo típico de SLAM lidar-inercial é o seguinte:

1. Previsão do movimento. A IMU, composta por acelerômetros e giroscópios, mede o movimento centenas de vezes por segundo e prevê para onde o scanner se deslocou desde o último quadro lidar.
2. Captura do escaneamento. O cabeçote lidar giratório registra um quadro de medições de distância ao redor do operador, frequentemente com centenas de milhares de pontos por segundo.
3. Extração de características. O software seleciona elementos estáveis, como planos (paredes, pisos e tetos), arestas e cantos, e descarta objetos em movimento sempre que possível.
4. Correspondência entre escaneamentos. O novo quadro é alinhado ao mapa local, usando a previsão da IMU como ponto de partida. Isso fornece uma posição e uma orientação refinadas, chamadas de pose.
5. Atualização do mapa. Os pontos alinhados são incorporados ao mapa, que cresce à medida que o operador caminha.
6. Fechamento de loop. Quando o sistema reconhece um local já mapeado, mede a diferença entre as duas passagens.
7. Otimização global. Uma otimização do grafo de poses distribui essa correção ao longo de toda a trajetória, permitindo que o mapa feche corretamente, sem paredes duplicadas.

As etapas 1 a 5 costumam ser chamadas de front-end e ocorrem em tempo real; as etapas 6 e 7 constituem o back-end. Por isso, os resultados SLAM pós-processados geralmente são mais limpos que a visualização ao vivo.

Quais são os principais tipos de SLAM?

Os sistemas SLAM são classificados pelo sensor que observa o ambiente: SLAM lidar, SLAM visual ou fusão de vários sensores. O mapeamento móvel de grau topográfico quase sempre utiliza lidar com uma IMU, porque o lidar mede distâncias diretamente e funciona no escuro.

O SLAM 3D é a categoria relevante para topografia, BIM e mineração. O SLAM visual é comum em celulares, dispositivos de realidade aumentada e robôs pequenos, mas raramente é empregado quando o cliente especifica a precisão da nuvem de pontos.

Qual é a precisão do SLAM e o que causa a deriva?

Um bom sistema SLAM lidar normalmente alcança precisão relativa de 1 a 3 cm em ambientes bem estruturados, mas o erro aumenta com a distância percorrida, a menos que fechamentos de loop ou pontos de controle o corrijam. Esse erro crescente é chamado de deriva.

A deriva surge de pequenos erros em cada correspondência entre escaneamentos e na IMU, que se acumulam ao longo da trajetória. Ela é mais intensa onde a geometria oferece poucas referências ao algoritmo:

• corredores e túneis longos e uniformes, onde todos os quadros se parecem ao longo do eixo;
• estacionamentos abertos, campos e coberturas planas com poucos elementos verticais;
• caixas de escada percorridas rápido demais, com curvas bruscas e mudanças repentinas no campo de visão;
• cenas com muitas pessoas, veículos ou vegetação em movimento sob vento forte.

Na experiência dos nossos engenheiros, o maior ganho de precisão vem do planejamento de loops fechados: começar e terminar no mesmo ponto e cruzar o próprio trajeto a cada poucos minutos. Nosso scanner a laser SLAM portátil tem espessura de nuvem de pontos especificada de 1 cm ou menos após o pós-processamento e de 2 cm ou menos em tempo real, com alcance de 0,1 a 70 m. Considere esses valores como precisão relativa em boas condições; a acurácia absoluta também depende de como a nuvem é vinculada aos pontos de controle.

Como georreferenciar uma nuvem de pontos SLAM?

Uma nuvem de pontos SLAM é criada em seu próprio sistema de coordenadas local. Para colocá-la no sistema do projeto, é necessário vinculá-la a pontos de controle levantados topograficamente. Isso também limita a deriva em trajetos longos.

1. Estabeleça alvos ou marcas de controle ao longo do trajeto usando um receptor GNSS RTK em áreas externas ou uma estação total em ambientes internos.
2. Durante o escaneamento, pare sobre cada marca de controle ou escaneie alvos identificáveis para que o software possa registrá-los.
3. No processamento, insira as coordenadas dos pontos de controle e execute um ajustamento da trajetória com restrições.
4. Verifique os resíduos em pontos de checagem independentes, que não foram usados no ajustamento, e inclua-os no relatório.

Uma regra prática que recomendamos aos clientes é ter um ponto de controle no início e no fim de cada loop, além de outro aproximadamente a cada 50 a 100 m em trajetos lineares longos, como túneis. Para as etapas gerais de registro e limpeza, consulte nosso artigo sobre processamento de nuvens de pontos.

Quais são as principais aplicações da localização e do mapeamento simultâneos?

As principais aplicações da localização e do mapeamento simultâneos são a navegação de robôs e veículos e a captura 3D rápida de espaços onde o escaneamento com tripé ou o GNSS é lento ou inviável. Em topografia e engenharia, os trabalhos comuns incluem:

• Levantamentos de edifícios e BIM: interiores de vários pavimentos, salas técnicas e shafts capturados em um único percurso e depois modelados.
• Mineração subterrânea e túneis: galerias, realces e perfis de túneis sem cobertura GNSS.
• Silvicultura: altura das árvores, diâmetro dos troncos e densidade do povoamento sob o dossel.
• Acompanhamento de obras: percursos semanais para comparar o executado com o projeto.
• Pilhas de materiais e galpões: volumes em áreas de armazenamento cobertas, relacionados ao nosso guia sobre medição de volume de pilhas.
• Patrimônio e instalações: documentação de edifícios complexos sem horas de montagem de estações.

Fora da topografia, o SLAM viabiliza robôs de armazém, carros autônomos, drones de entrega e realidade aumentada, mas essas aplicações de consumo e automotivas têm metas de precisão diferentes.

SLAM ou escaneamento a laser terrestre: qual usar?

Use SLAM quando velocidade e cobertura forem mais importantes que milímetros; escolha um scanner a laser terrestre sobre tripé quando precisar da máxima precisão e densidade em cada superfície. Muitos projetos combinam os dois.

Um fluxo híbrido comum é escanear áreas críticas, como uma fachada ou sala de máquinas, com um scanner a laser terrestre de alta velocidade e completar o restante do edifício com SLAM, registrando ambos com os mesmos pontos de controle. Nosso artigo sobre escaneamento a laser terrestre explica o fluxo estático em detalhes.

Erros comuns de SLAM em campo e como evitá-los

A maioria dos resultados ruins de SLAM decorre da forma como o trajeto foi percorrido, não do hardware. A engenharia do SLAM pressupõe movimento suave e geometria suficiente no campo de visão, por isso os hábitos de campo fazem diferença.

• Caminhar rápido demais ou fazer curvas bruscas: mantenha um ritmo constante e vire devagar em portas e cantos.
• Atravessar portas sem parar: faça uma breve pausa no vão para que o scanner veja os dois ambientes.
• Não fechar loops: planeje trajetos que retornem a si mesmos; percursos abertos acumulam deriva.
• Iniciar em movimento: inicialize o scanner permanecendo parado durante o tempo indicado pelo fabricante.
• Ignorar o controle: sem pontos de controle, a nuvem não pode ser verificada nem posicionada no sistema do projeto.
• Sessões longas demais: divida locais muito grandes em missões sobrepostas, em vez de fazer um único percurso enorme.

Se estiver avaliando se o SLAM atende ao seu trabalho ou quiser compará-lo com outros scanners a laser 3D, consulte nossa linha de scanners a laser 3D ou solicite uma cotação informando o tipo de projeto e a dimensão do local. Nossos engenheiros recomendarão uma configuração e uma estratégia de controle.

Perguntas frequentes