Nhận thức và lập bản đồ

Robot lớn hơn dùng camera, camera chiều sâu và lidar. Camera cho màu sắc và chi tiết nhưng không đo trực tiếp khoảng cách. Camera chiều sâu thêm khoảng cách cho từng điểm ảnh. Lidar quét tia laser để đo khoảng cách xung quanh, và hoạt động cả trong bóng tối.

Những cảm biến này tạo ra rất nhiều dữ liệu, nên thường cần một máy tính thật, như Raspberry Pi hay NVIDIA Jetson, thay vì vi điều khiển.

Encoder bánh xe và IMU giúp robot ước tính đã đi được bao xa. Cách này gọi là odometry (đo hành trình). Sai số nhỏ cộng dồn lại, nên ước tính càng chạy lâu càng lệch.

Robot sửa độ lệch bằng cách kết hợp nhiều cảm biến. Bộ lọc Kalman là cách kinh điển để trộn các số đo nhiễu thành một ước tính tốt hơn. Bạn chưa cần toán, chỉ cần ý tưởng: tin mỗi cảm biến theo mức độ đáng tin của nó.

SLAM là viết tắt của simultaneous localisation and mapping, tức định vị và lập bản đồ đồng thời. Robot dựng bản đồ một nơi mới trong khi tìm ra vị trí của mình trên bản đồ đó. Hai bài toán phụ thuộc lẫn nhau, vì thế SLAM từng là bài toán khó suốt nhiều thập kỷ.

Ngày nay bạn hiếm khi tự viết SLAM. Các gói mã nguồn mở đã trưởng thành lo việc đó, còn bạn lo cấp dữ liệu cảm biến tốt và tinh chỉnh chúng.