SLAM（即時定位與地圖構建）是一種幫助機器人繪製地圖，並導航它們行動的常用方法。本文將重點介紹其在NVIDIA Isaac中的機器人應用。就像人類一樣，機器人不能總是依賴GPS，尤其是當它們在室內運行時。況且，GPS在室外如果達不到幾英寸的精度，機器人也不能安全地移動。相反，它們能夠依靠SLAM（simultaneous localization and mapping，即時定位與地圖構建）來觀察和繪製周圍環境。使用SLAM，機器人可以隨時構建自己的地圖。通過傳感器數據校準來構建導航地圖，它們可以了解自己的位置。
聽起來很簡單，但它實際上是一個多階段過程，包括使用多種非常適合GPU並行處理能力的算法來校準傳感器數據。自20世紀80年代以來，SLAM有很多種形式。本文將重點介紹其在NVIDIA Isaac中的機器人應用。計算機將機器人的位置視為地圖或時間線上的時間戳（Timestamp）。
機器人不斷地對周圍的傳感器數據進行瞬間採集。對於深度圖像測量，每秒可拍攝多達90次圖像。對於用作精確範圍測量的雷射雷達圖像，每秒可拍攝20次。
當機器人移動時，這些數據點有助於測量它相較於其先前位置的距離，以及它在地圖上的位置。
此外，車輪裡程計（odometry）將機器人車輪的旋轉納為考量，可以幫助測量它行駛的距離。慣性測量單元（inertial measurement units）還用於測量速度和加速度，作為追蹤機器人位置的方法。
所有這些傳感器流都被納入在傳感器融合（sensor fusion）中，以更好地估計機器人的移動方式。依賴於序列蒙特卡羅方法的卡爾曼濾波算法和粒子濾波算法，可用於融合這些傳感器輸入。傳感器數據配準，或數據點之間的測量，可以在兩次測量之間或測量和地圖之間進行。使用NVIDIA Isaac SDK，開發人員可以通過「掃描到地圖匹配」（scan-to-map matching）來定位機器人。SDK中還有一個來自NVIDIA研究人員的算法，稱為HGMM（Hierarchical Gaussian Mixture Model，層次高斯混合模型）。它可以校準從不同視角拍攝的兩個點雲（空間中的大量數據點）。通過使用連續的傳感器數據流和運動估計，貝葉斯濾波器可以用數學的方法解決機器人所在的位置。上述映射計算每秒發生20-100次，具體取決於算法。如果沒有NVIDIA GPU的處理能力，這將無法實時執行。Jetson AGX Xavier是機器人技術的理想選擇，它在緊湊的封裝中提供32 teraops GPU工作站般的性能。校準點雲或深度圖像的大規模數字運算任務可以在NVIDIA GPU上完成，比使用CPU快20倍。Jetson Nano也能為創客們提供巨大的性能飛躍。視覺裡程計（Visual odometry）使用視頻作為唯一輸入，以此來恢復機器人的位置和方向。NVIDIA Isaac支持立體視覺裡程計（兩個攝像頭），可實時工作以幫助引導位置，每秒至少拍攝30幀。它可用於由我們緊湊型Jetson超級計算模塊驅動的所有產品。使用Isaac標準的立體視覺裡程計功能，機器人開發人員可以準確計算出機器人的位置，並將其用於導航。視覺裡程計功能包含在我們的Jetson Nano 開發套件中。Isaac在視覺裡程計方面的未來發展將被整合進套件的功能中，並提升SLAM的水平。目前，SLAM用於檢查機器人位置和方向的地圖恢復，以消除由於不準確的視覺裡程計結果而導致的導航錯誤。一種方法是在Jetson設備上運行映射算法，同時有人監督並手動驅動機器人。第二種方法是讓機器人上的Isaac應用程式，將數據流傳輸到工作站上運行映射算法的Isaac應用程式。但是第三種推薦的方法是使用Isaac的便捷記錄器小部件，將雷射雷達掃描和裡程計數據記錄到文件中。這樣，映射可以使用logmapping應用程式離線完成。該方法允許調整用於優化地圖的映射算法的參數，而無需重複驅動機器人。為了創建定位和導航的地圖，2019.1版本的NVIDIA Isaac SDK支持並使用OpenSlam的Gmapping和Google的Cartographer算法。Isaac的模塊化，使用戶能夠集成他們選擇的其他第三方庫，或插入他們自己的工具。Isaac將使用雷射雷達或深度相機獲得的2D範圍掃描數據提供給這些映射算法。Isaac還提供使用車輪速度、慣性測量單位數據和計算機視覺計算的裡程計信息。當機器人使用雷射雷達或攝像頭感知周圍環境時，Isaac會創建一個機器人環境的佔用網格圖（occupancy grid map），其解析度由用戶決定。無論地圖中的每個單元是否被阻擋，該2D「本地地圖」均可提供信息，以便機器人可以相應地規劃其導航路徑。Isaac構造的良好佔用網格，是在Isaac導航堆棧中快速、自然和可靠避障的關鍵。
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