¿Qué es SLAM?
SLAM, acuñado por primera vez como término en un artículo científico presentado en el Simposio Internacional sobre Investigación en Robótica de 1995, intenta abordar un problema clásico del “huevo y la gallina”. ¿Cómo puede un dispositivo autónomo o semiautónomo, un robot, por ejemplo, identificar su ubicación geoespacial en tiempo real (sin la ayuda de la triangulación de satélites de posicionamiento global) y, al mismo tiempo, crear un mapa de su entorno, ubicando sus ubicación en ese mapa?

¿Qué viene primero? (De ahí el enigma del huevo y la gallina.) ¿El mapa? ¿O la geolocalización del robot dentro del mapa que intenta crear?

La respuesta se revela en el propio acrónimo SLAM. La tecnología SLAM utiliza sofisticados algoritmos informáticos y tecnología de rango de luz como LiDAR (Light Detección y Rango) y cámaras de 360°, para “resolver” el problema del huevo y la gallina realizando ambas funciones al mismo tiempo. Un dispositivo móvil equipado con SLAM utilizará LiDAR, que emite un pulso de luz láser a un objeto y mide el tiempo que tarda esa luz en reflejarse hacia el dispositivo, o tiempo de vuelo (ToF).

LiDAR, SLAM e IMU
De manera similar a cómo el radar (detección y alcance por radio) se basa en ondas electromagnéticas para comprender mejor su entorno, LiDAR SLAM se basa en ondas de luz para crear una imagen del área que lo rodea. LiDAR es lo que construye el mapa y crea una nube de puntos 3D de los datos recopilados. Los algoritmos SLAM, que ayudan a calcular la mejor estimación de la ubicación, se complementan aún más con una unidad de medida inercial o IMU. La IMU incluye un acelerómetro, un giroscopio y, a veces, un magnetómetro.

Combinadas, estas herramientas permiten medir cómo un objeto se mueve, gira o cambia de posición en un espacio 3D. A menudo, la tecnología está integrada en una variedad de productos, incluidos drones, teléfonos inteligentes e incluso equipos deportivos “inteligentes” para ayudar a rastrear la posición de un objeto en tiempo real. La tecnología es ideal en situaciones donde la triangulación GPS es difícil o imposible, como en la minería o la silvicultura, donde las densas copas de los árboles bloquean los datos de posicionamiento global.

También es útil en automóviles sin conductor, UAV (vehículos aéreos no tripulados o drones), aplicaciones de realidad virtual y aumentada, navegación en interiores dentro de edificios o espacios cerrados, arquitectura, ingeniería y construcción, y planificación urbana a largo plazo donde, como un bosque, el “ “Selva de cemento” puede bloquear o interferir parcialmente con una señal de GPS.

Además del SLAM basado en LiDAR (que incluye mapeo 2D y 3D), también existe el SLAM visual o vSLAM. Como sugiere su nombre, visual SLAM calcula la posición y orientación de un dispositivo con respecto a su entorno mientras mapea el entorno, usando solo una cámara. Mientras tanto, SLAM visual basado en funciones rastrea puntos de interés a través de sucesivos fotogramas de la cámara para triangular la posición 3D de la cámara. Esta información luego se utiliza para construir un mapa 3D.

El valor del escaneo móvil con SLAM

En gran medida, el escaneo móvil es un complemento tecnológico a la captura estática de la realidad, lograda durante las últimas tres décadas mediante el escaneo láser terrestre, o TLS. Los escáneres láser como FARO Focus y FARO® Focus Premium, ahora con Flash Technology™, son un ejemplo perfecto del pináculo (actual) de lo que se puede lograr con el escaneo de posición fija.

Pero incluso con ese éxito en velocidad y precisión, el escaneo móvil cada vez más preciso, de hasta 6 mm, puede suponer un ahorro de tiempo fundamental y es mejor para capturar ubicaciones de difícil acceso de manera eficiente gracias a su versatilidad.

De hecho, con la última versión de la tecnología, a velocidades normales de caminata de 3,2 a 6,4 kph (2 a 4 mph), un sistema de escaneo móvil SLAM puede capturar datos hasta 10 veces más rápido que los métodos TLS tradicionales por sí solos. (El escaneo móvil incluso tiene la capacidad de obtener datos de calidad a velocidades de 30 mph (48 kph), lo que hace posible la captura de datos desde un vehículo en movimiento).

Esta ganancia de eficiencia tiene un importante efecto multiplicador de la productividad. Con el escaneo móvil basado en SLAM, se pueden escanear más ubicaciones más rápido, con menos personal en el sitio y con menos riesgo de lagunas de datos, lo que resulta en visitas repetidas al sitio reducidas o eliminadas. Un rendimiento mejorado y la agilidad entre proyectos (gracias a la velocidad, la precisión, la facilidad de uso y la portabilidad) pueden significar nuevas oportunidades comerciales importantes tanto en los mercados existentes como en los que aún no se han aprovechado.

Los avances en la tecnología SLAM la han convertido en el complemento perfecto de TLS, completando una gama de soluciones de escaneo estáticas y móviles para una variedad de clientes y aplicaciones.