Аспирант 1 года обучения Института информационных технологий и интеллектуальных систем Казанского федерального университета Рамиль Сафин разработал алгоритм визуально-инерциального SLAM для мультикамерной системы без общей области видимости. Его работа отмечена стипендией мэра Казани. 

При помещении мобильного робота в незнакомую среду перед ним стоит задача определения позы, построения карты его окружения. Данная задача решается алгоритмом SLAM (Simultaneous localization and mapping, одновременная локализации и картографирование). Алгоритмы SLAM используются в задачах реконструкции 2D- и 3D-карты окружения, проведения инспекции в потенциально опасных для человека зданиях, автономном вождении (например, машины Tesla) и других.

«Современные алгоритмы используют данные с одной или двух камер с общей областью видимости (системы стереозрения). Ключевой момент моего алгоритма заключается в комплексировании – использовании данных с нескольких камер: двух и более, насколько позволяют вычислительные мощности мобильного робота. В своем алгоритме я объединяю данные из нескольких датчиков: камеры, инерциального измерительного модуля (IMU). Все это для повышения точности и надежности системы. Кроме того, во время презентации проекта на конкурсе стипендии мэра г.Казани я представил отрывок демозаписи симуляции того, как работает алгоритм. Членов жюри впечатлили представленные сравнительные результаты с другими существующими алгоритмами SLAM», – отмечает Рамиль Сафин.

Эту работу аспирант начал еще на 4 курсе бакалавриата в Лаборатории интеллектуальных робототехнических систем (ЛИРС). Тогда он увлекся компьютерным зрением и мобильной робототехникой. В лаборатории Рамиль занимается софт-робототехникой: пишет программное обеспечение для автономной навигации роботов, разрабатывает различные алгоритмы для исследования местности, поисково-спасательных операций. Алгоритм визуально-инерциального SLAM для мультикамерной системы без общей области видимости разрабатывался в рамках гранта РФФИ «Информационная система управления чрезвычайными ситуациями в зонах наводнений и оползней при помощи распределенной гетерогенной группы роботов» (№ 19-58-70002).

«С помощью проекта мы хотим решить проблему исследования заброшенных строений, развалин, опасных для человека зданий. Например, можно запустить робота в полуразрушенное здание для поиска жертв либо построить карту строения, чтобы потом изучить ее во избежание опасных участков и запустить туда собак или людей для спасения пострадавших. Еще одним применением алгоритма является автономный возврат робота при обрыве связи с телеоператором», – говорит аспирант.

На данный момент проект находится на этапе проведения симуляций. Работа по нему ведется в коллаборации с коллегами из Японии и Таиланда. Планируется интегрировать разработанный алгоритм SLAM в российский гусеничный мобильный робот Servosila Engineer, который предназначен для выполнения поисково-спасательных операций, разминирования, инспекции.