Navigazione SLAM: cos'è e qual è il suo impatto sulla robotica

La navigazione SLAM nella robotica rappresenta una soluzione a una delle maggiori sfide nello sviluppo dei robot autonomi: spostarsi, orientarsi e adattarsi all’ambiente senza intervento esterno. I progressi tecnologici stanno offrendo ai robot la possibilità di interagire con il mondo che li circonda con un livello di precisione sempre maggiore, migliorando la loro capacità di operare in maniera autonoma.

In questo articolo ti spieghiamo in cosa consiste la navigazione SLAM, quali tecnologie la rendono possibile e in quali settori viene applicata. Scoprirai anche un caso reale di uso nella logistica industriale.

In cosa consiste la navigazione SLAM?

Nella robotica, SLAM è l’acronimo inglese di Simultaneous Localization and Mapping, che in italiano viene tradotto come localizzazione e mappatura simultanea. Si tratta di una tecnica mediante la quale un robot o un veicolo autonomo stima in modo congiunto e ricorsivo la sua traiettoria e la mappa dello spazio circostante, servendosi dei dati raccolti dai propri sensori. Questa stima viene aggiornata costantemente man mano che il robot si muove, senza la necessità di disporre di una mappa preesistente.

Uno dei principali ostacoli nella robotica autonoma è garantire la capacità di movimento automatico e l’esecuzione di mansioni in contesti dinamici e sconosciuti. La navigazione SLAM permette alle macchine di muoversi senza bisogno di una mappa già pronta, adattandosi dinamicamente all’ambiente.

Come funziona la navigazione SLAM?

Una delle prime fasi della navigazione SLAM è la raccolta dei dati attraverso sensori che catturano informazioni sulla posizione e sull’ambiente del robot, come telecamere, scanner di immagine avanzati, scanner laser LiDAR, sonar o qualsiasi altro dispositivo in grado di misurare variabili come la distanza. Inoltre, si basa su metodi statistici e algoritmi che riducono gli errori di localizzazione e facilitano la mappatura in tempo reale. Spesso vengono impiegati sensori a ultrasuoni per consentire al veicolo autonomo di rilevare ostacoli nelle vicinanze.

Una volta raccolti i dati, il software elabora queste informazioni e identifica punti di riferimento nello spazio. Esistono numerosi tipi di programmi e algoritmi per questa mansione, da sistemi semplici fino a processi complessi di confronto tra scansioni. Tuttavia, tutti condividono lo stesso obiettivo: interpretare i dati dei sensori per costruire una mappa dell’area circostante e aiutare il robot a determinare la propria posizione.

La navigazione SLAM genera una mappa dello spazio e valuta l’ubicazione della macchina. Calcola la posizione iniziale del dispositivo e, man mano che si muove, raccoglie nuovi dati dai sensori di bordo. Ripetendo questi passaggi continuamente, il sistema è in grado di seguire il percorso del robot ed elaborare mappe sempre più dettagliate. A seconda dell’approccio e dell’algoritmo utilizzato — come FastSLAM, ORB-SLAM o Hector SLAM — si possono generare mappe metriche ad alta precisione o mappe topologiche. In aggiunta, combinando i dati sensoriali con l’intelligenza artificiale, il robot può analizzare l’ambiente e prendere decisioni informate in tempo reale.

Affinché un sistema SLAM funzioni efficacemente, tutti i suoi componenti devono lavorare coordinati — sensori, software, il veicolo stesso e altri sistemi di elaborazione. Anche se la tecnologia specifica può variare in base all’uso, tutti gli elementi devono integrarsi perfettamente per garantire una navigazione affidabile.

Tipi di sensori SLAM (LiDAR e vSLAM)

La tecnica SLAM agisce come gli "occhi" dei robot, che possono così interpretare lo spazio circostante e ubicarsi al suo interno. Di solito si adoperano due tipi di sensori:

• LiDAR. Sensori molto apprezzati per la loro elevata precisione e per essere stati sviluppati, testati e ottimizzati nel tempo. Misurano le distanze avvalendosi di impulsi laser, potendo operare anche in condizioni di scarsa illuminazione.
• Visual SLAM (o vSLAM). Al posto dei laser, impiegano telecamere che catturano e processano immagini dell’ambiente. Possono adeguarsi a diversi scenari, da spazi ben illuminati fino a quelli con condizioni dinamiche.

Ogni tipo di sensore offre vantaggi specifici al sistema SLAM. La scelta dipende dall’ambito di applicazione, dai requisiti del robot e dal livello di precisione desiderato.

Dove viene utilizzato il sistema SLAM?

Con lo sviluppo di componenti che contribuiscono alla navigazione robotica intelligente, il sistema SLAM viene applicato in un numero sempre maggiore di settori. Alcuni di questi usi sono già una realtà, mentre altri rappresentano un futuro ancora in fase di sviluppo, in cui il mondo fisico e quello digitale si integrano in maniera fluida:

• Veicoli autonomi: la tecnologia SLAM permette alle auto senza conducente di muoversi in sicurezza, rilevare ostacoli in tempo reale, ottimizzare i percorsi e reagire ai cambiamenti in spazi urbani o su strada.
• Robot mobili autonomi industriali: la navigazione SLAM viene usata anche nei robot che operano in magazzini o fabbriche. Questi sistemi sfruttano questa tecnologia per trasportare materiali da un punto all’altro all’interno di un’installazione, evitando collisioni e adattandosi ai cambiamenti.
• Pulizia: i robot per la pulizia si muovono autonomamente nelle aree assegnate, che si tratti di case, uffici, ospedali o ambienti industriali, identificando e aggirando gli ostacoli senza bisogno di intervento umano.
• Archeologia e miniere: si possono impiegare robot terrestri e droni dotati di sensori di navigazione SLAM per mappare siti archeologici e miniere. Questi sistemi esplorano aree difficili da raggiungere, generando mappe 3D senza dover effettuare scavi.
• Medicina e chirurgia: l’algoritmo SLAM è applicato in interventi chirurgici minimamente invasivi, facilitando la navigazione precisa degli strumenti all’interno del corpo umano.

Navigazione SLAM nella logistica

Un esempio concreto dell’applicazione della tecnologia SLAM nella logistica è rappresentato dai robot mobili autonomi (AMR), che la sfruttano per spostarsi in forma sicura ed efficiente all’interno dei magazzini. Questi veicoli rispondono ai cambiamenti dell’ambiente per favorire una gestione avanzata dei magazzini: il loro compito è trasportare carichi da un punto all’altro senza assistenza esterna, seguendo percorsi dinamici generati da un software che ottimizza i movimenti.

In genere vengono usati due tipi di sistemi digitali: il software per la gestione delle flotte, che coordina e supervisiona in tempo reale i movimenti degli AMR e il software di gestione magazzino, che organizza le operazioni logistiche come le ubicazioni dell’inventario, l’assegnazione delle mansioni e la pianificazione degli ordini. Entrambi i software comunicano tra loro per garantire un flusso di lavoro efficiente e senza interruzioni.

I robot mobili di Mecalux sono dotati di uno scanner LiDAR per esplorare l’area circostante e di sensori a ultrasuoni per rilevare oggetti a livello del suolo. Grazie alla tecnica SLAM, questi robot possono creare mappe dinamiche ed evitare ostacoli, migliorando la flessibilità e la produttività nelle operazioni logistiche complesse. 

La navigazione SLAM rappresenta un passo decisivo nello sviluppo di robot autonomi in grado di operare in ambienti reali in modo sicuro e senza supervisione continua. Integrando sensori, algoritmi e software coordinatamente, questa tecnologia consente alle macchine di adattarsi dinamicamente a scenari complessi, che vanno dalla logistica fino alla medicina o all’esplorazione. Con l’evoluzione costante degli algoritmi SLAM e la loro integrazione con l’intelligenza artificiale, è prevedibile che le applicazioni si espandano ulteriormente, aprendo la strada a una robotica sempre più intelligente e autonoma.