SLAMソフトウェアは、ロボット工学OS統合、ホイールオドメトリを追加します

高度なロケーションおよびマッピング機能を備えたロボットおよびスマート製品の開発者向けのSLAMcoreからの新しいソフトウェアリリースは、ロボティクスオペレーティングシステム（ROS）統合、ホイールオドメトリ、および環境のカスタマイズを特徴としています。

自律位置とマッピングのための空間インテリジェンスを専門とする同社は、新しいソフトウェアリリースがロボットと家電製品の開発者のためにSLAMcoreの位置/マッピング機能（視覚慣性SLAM）を拡張すると述べました。そのソフトウェアは、開発者が商用ロボットや消費者向け製品が周囲の物理的環境を特定、マッピング、および認識する際に経験する課題を克服するのに役立ちます。ステレオカメラ、慣性（IMU）、深度センサーを使用して、リアルタイムの位置情報とマッピング情報を提供します。

2016年にImperialCollegeからスピンアウトしたこのスタートアップは、費用対効果の高いセンサーとプロセッサーで動作する同時ローカリゼーションおよびマッピング（SLAM）ソフトウェアの提供に重点を置いており、開発者の開発時間を数か月節約し、堅牢な商用ロボット工学と自律型家電製品を実現します。製品。

この新しいリリースは、SLAMcoreの空間インテリジェンスソフトウェアの価値を3つの新機能で拡張します。

• 空間インテリジェンスソフトウェアとロボットオペレーティングシステムコード（バージョン1.0）の緊密な統合を提供します。 SLAMcoreはすでにROSコミュニティの積極的なメンバーであり、サポーターです。この新しいリリースでは、この広く採用されているオープンソースミドルウェアを使用する開発者は、SLAMcoreソフトウェアをROSベースのシステムと直接統合することで、SLAMの課題をすばやく解決することがさらに簡単になります。
• ホイールオドメトリのサポートにより、設計者は追加のモーションデータをSLAMcoreソフトウェアにフィードして、さらに堅牢な位置推定を行うことができます。走行距離計は、ロボットが実際に移動した距離に変換できる車輪の回転に関するデータを提供します。このデータストリームを視覚的および慣性センサーデータと組み合わせると、リアルタイムの位置とマッピングにさらに堅牢性と精度が追加されます。
• 高度なカスタマイズを可能にするSLAMcoreソフトウェアは、屋内および屋外環境など、さまざまな条件で適切に機能するように調整できます。低照度または非常に変化しやすい光の状態。動的環境;倉庫、オフィス、通りおよび庭の環境。さまざまな光の状態や環境の種類に対処することは、実際の環境で動作するロボットにとって最も重要な課題の1つです。ロボットのターゲット環境条件に一致するようにSLAMアルゴリズムを構成すると、堅牢性とパフォーマンスの両方が大幅に向上します。

SLAMcoreソフトウェアは、IntelRealSenseセンサーおよびx86 / Nvidia Jetsonコンピューティングと「すぐに使用できる」状態で動作し、高速なプロトタイプを提供します。このソフトウェアは、特定のユースケース、カスタムハードウェア、およびさまざまな商用ロボット工学や家電製品で使用するための追加のセンサーに合わせてさらに最適化できます。

同社は、その空間インテリジェンスソフトウェアが、リアルタイムの測位やマッピングなどの複雑なSLAMの課題を解決するために必要な開発時間と研究開発投資を大幅に削減すると主張しています。 SLAMcoreソフトウェアは、費用効果の高いコンピューティングデバイス上でリアルタイムにローカルで実行できます。さらに、ビジュアルSLAMを使用すると、ロボット、人、動く物体が混在する動的な環境への適応性が向上します。

SLAMcoreの創設者兼CEOであるOwenNicholsonは、次のように述べています。 ROSとそのコードベースと緊密に連携し、環境のカスタマイズをサポートし、ホイールオドメトリなどの新しいセンサーをサポートすることで、より多くの開発者が自律型ロボットや家電製品にソフトウェアを統合することで利益を得ることができます。」

SLAMcoreの最新のソフトウェアリリースが利用可能になりました。ライセンスオプションには、低コストのデバイスごとの月額サブスクリプションと、開発および本番用の商用使用ライセンスが含まれます。