Tipos de tecnologias de mapeamento robótico

As máquinas robóticas de limpeza evoluíram muito no que diz respeito às tecnologias de mapeamento. Na limpeza comercial, a máquina de limpeza automatizada utiliza a tecnologia para criar um mapa do local que precisa de ser limpo. Desta forma, pode planear o percurso mais eficaz e eficiente para limpar esse espaço. Se estiver a pensar em adotar máquinas robóticas de limpeza no seu negócio de limpeza comercial, veja alguns dos tipos mais utilizados de tecnologias de mapeamento robótico para melhor compreender como as máquinas robóticas de limpeza navegam pelas áreas que estão a limpar.

Enxame

A robótica de enxame envolve a utilização de várias máquinas robóticas para resolver um problema específico em conjunto. No caso da limpeza comercial, podem ser várias máquinas de limpeza ou lavadoras robóticas a trabalharem em conjunto para limpar toda a área. Esta abordagem parte da ideia de que é melhor ter várias máquinas do que apenas uma. A implementação de várias máquinas de limpeza autónomas pode ter vantagens em termos de eficiência, precisão e custo relativamente à opção de colocar todos os recursos numa única máquina que tem de limpar todo o espaço sozinha.

Ensino visual e repetição

A abordagem visual de ensino e repetitiva à tecnologia de mapeamento robótico envolve duas fases – “ensino” e “repetição”. Na fase de ensino, o operador ensina o percurso ao robô, conduzindo manualmente a máquina para construir o mapa, capturando imagens e extraindo as características da área. Por seu turno, na fase de repetição, a máquina usa o mapa que construiu para localizar e navegar no espaço de forma autónoma. Uma vez que este tipo de tecnologia de mapeamento requer uma câmara e não funciona por GPS, as máquinas de limpeza de pavimentos autónomas conseguem navegar em faixas com obstáculos, como pisos de fábricas.

SLAM

SLAM significa “Simultaneous Localization and Mapping” (localização e mapeamento simultâneos) e é o processo utilizado por uma máquina robótica de limpeza para navegar no seu ambiente enquanto usa um mapa que cria. O robô que funciona através da tecnologia SLAM tenta mapear o respetivo ambiente desconhecido, ao mesmo tempo que tenta localizar onde está. Os algoritmos SLAM são adaptados aos recursos disponíveis. Desta forma, não visam a perfeição, mas sim a conformidade operacional.

Fontes:

Maxwell, R. (15/01/2015) Robotic Mapping: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). Obtido em https://www.gislounge.com/robotic-mapping-simultaneous-localization-and-mapping-slam/

Moriarty, D. (01/12/2017) Swarm Robotics - Mapping using E-Pucks: Part 1. Obtido em https://medium.com/@DanielMoriarty/swarm-robotics-mapping-using-e-pucks-part-i-cf1a31a55a7

Shahrivar, E. (31/07/2018) Visual Teach and Repeat: A closer Look (Part 1). Obtido em https://www.clearpathrobotics.com/blog/2018/07/visual-teach-and-repeat-closer-look-part-1/