לכידה מציאותית ותפיסה מרחבית אנושית

כיצד כלי מדידה ומיפוי שואבים השראה, מחקים ומשחזרים את הדרכים בהן חושינו תופסים ומקליטים את המציאות המרחבית של עולמנו

מערכות לכידת מציאות מסוימות מחקות את התפיסה המרחבית האנושית: מדידת איזון ושינויים אינרציאליים בדומה לאוזן הפנימית, זיהוי והערכת תכונות תוך כדי תנועה, ושימוש בלייזרים למדידת מרחק בדומה להושטת יד כדי לחוש את צורת הסביבה.

מבט היסטורי

לאורך ההיסטוריה, מכשירי מדידה ומיפוי תיעדו את סביבתנו באופן הדומה לאופן בו אנו תופסים אותה. אולם, במקום לשמור את התצפיות בזיכרון בלבד, כפי שאנו עושים, הן תועדו על גבי מדיומים פיזיים כמו לוחות אבן או חרס, מגילות, קלף, נייר, ובשנים האחרונות—בתחום הדיגיטלי.

תיאודוליט או טרנזיט מחקים את מנגנון הראייה האנושי: צינורות פילוס הפועלים כמו האוזן הפנימית שלנו, צירים אופקיים ואנכיים כמו תנועות הראש והעיניים. בני אדם יכולים לאמוד מרחק באופן גס באמצעות ראייה דו-עינית ורמזים חזותיים, ולכן בעבר השתמשו בכלים חיצוניים למדידת מרחק, כגון שרשראות ומדידות סרטים.

כיום, בעידן לכידת המציאות, במיוחד עם מכשירים מרובי-חיישנים, כמעט ואין צורך בכלי מדידה חיצוניים. לייזרים למדידת מרחק אלקטרונית (EDM) ושיטות פוטוגרמטריות מספקים כיום מדידות מרחק מדויקות. נוסף לכך, חיישני תנועה אינרציאליים (IMU) ומד תאוצה אלקטרוני משפרים את זיהוי התנועה, תוך כדי חיקוי ואף התעלות על מה שאוזנינו הפנימיות מסוגלות לעשות.

באופן אירוני, אנו משתמשים בטכנולוגיות שמחקות את הדרך בה בני האדם תופסים מרחב, אך ברמות דיוק, אמינות ודיוק גבוהות בהרבה ממה שהיינו יכולים להשיג בעצמנו. מה שאנו יכולים לראות, מכשירי לכידת המציאות יכולים לראות—ועוד הרבה יותר—ומתעדים זאת כמודלים תלת-ממדיים עשירים.

רמזים חושיים

ד"ר ברנהרד מצלר, מנהל הטכנולוגיה בחטיבת לכידת המציאות של Leica Geosystems, מסביר:"כאשר אנו מתקרבים לבניין, הוא נראה גדול יותר. אם אנו זזים שמאלה, הבניין נראה כזז ימינה—כך אנו תופסים תנועה. אלגוריתמים מבוססי ראייה מזהים נקודות מפתח ועוקבים אחריהן מפריים לפריים בתוך המצלמה, כדי להבין כיצד הן נעות בשדה הראייה."

כאשר מכשיר מתקדם במסדרון, מצלמות מזהות מאפיינים מנקודות שונות. תוך כדי תנועה, מבוצע תהליך של חיתוך (Resection) המבוסס על אותן נקודות, וכך מתקבלת מיקום בזמן אמת. טכנולוגיה זו, המכונה Visual SLAM, משמשת חיישנים שונים של Leica Geosystems ולעיתים אף משולבת עם LiDAR SLAM, המכונה GrandSLAM.

לדברי מצלר:"כאשר אנו נעים קדימה, כל הפריטים בשדה הראייה נעים כלפי חוץ—מה שמעיד על כך שהאובייקט מתקרב. אם אנו הולכים אחורה, הם נעים פנימה, כלומר אנו מתרחקים. אם נסובב את הראש ימינה, האובייקטים ינועו שמאלה."

מערכות לכידת מציאות, רובוטים ואנשים משתמשים בתצפיות אלו כדי לקבוע תנועת אגו (Ego-Motion)—תנועת החיישן יחסית לסביבה, שממנה ניתן להסיק את מיקום האובייקטים סביבו.

מצלר מסביר עוד:"אם תכבו את האורות, כיצד תמדדו את המרחב? תושיטו יד כדי לחוש את הקירות. כך בדיוק פועלים סורקי לייזר, רק שהם עושים זאת עם אור."

מערכות SLAM מבצעות אלגוריתמים לזיהוי דפוסים בגיאומטריה הסרוקה תוך כדי תנועה, ומצליבות בין זוויות תצפית שונות על מנת להגיע לדיוק גבוה.

מיקום דינמי

היכן נמצא המכשיר עצמו במרחב?

בטכניקות מדידה מסורתיות, כמו תיאודוליט או תחנה כוללת (Total Station), נדרש שימוש ברשת נקודות שליטה גיאודטיות על מנת לבצע טרברסה (Traverse) ולחשב את מידת הסטייה והדיוק של כל נקודה.

בסריקות לייזר קרקעיות (TLS), הפתרון הוא חיתוך מחדש ואינטרפולציה (Intersection & Resection). לדוגמה, מכשיר מדויק כמו Leica ScanStation P40 משתמש בנקודות שליטה קדימה ואחורה כדי למנוע הצטברות שגיאות בזמן המעבר בין עמדות סריקה.

במערכות SLAM, המיקום מחושב בעזרת IMU ודפוסים גיאומטריים מהסריקה, שנבדקים מול סריקות קודמות בזמן אמת. עם זאת, IMU סובל מהחלקה (Drift) לאורך זמן, ולכן יש צורך לחזור לנקודת ההתחלה כדי לבצע תיקון שגיאות ולשפר את הדיוק.

מצלר מסביר:"LiDAR SLAM פועל בכך שהוא מבצע סריקות תלת-ממדיות מלאות בקצב של 5 פעמים בשנייה. אם יש תנועה, אנו מזהים הבדלים בין הסריקות העוקבות ומתאימים אותן, בדומה לרישום ענן נקודות. זה מתבצע כל 20 ס"מ בתנועה רגילה."

עם זאת, ל-SLAM מבוסס ליידאר יש חולשה בזיהוי כיוון התנועה במנהרות או מסדרונות חלקים, מכיוון שאין לו נקודות אחיזה מספקות לאורך ציר התנועה.

מערכות מרובות-חיישנים

התקדמות חדשה משלבת בין SLAM מבוסס ראייה ל-SLAM מבוסס ליידאר. לדוגמה, Leica BLK2GO משלב את שניהם תחת השם GrandSLAM, כך שהוא יכול לעבוד בסביבות עם תאורה ירודה או גיאומטריה חלקה.

דגמים נוספים כוללים את Leica BLK2FLY, רחפן שמבצע SLAM תלת-ממדי, ואת BLK2GO PULSE, המשתמש בחיישני ToF (Time of Flight) כדי לסנכרן הבזקים עם המצלמות ולצבוע את ענן הנקודות בזמן אמת.

מכיוון שמערכות SLAM חוות שגיאות בתנאים מסוימים, פותחו פתרונות לייצוב נוסף. למשל, Leica Pegasus TRK משתמש בראשי SLAM קדמיים ואחוריים כדי לשפר את מיקום ה-GNSS באזורים עם קליטה חלשה.

הדור הבא

בעתיד, Visual SLAM יוטמע במגוון רחב יותר של חיישנים, וייתכן שנראה שילוב של מערכות מכ"ם (Radar) מלימוד מכוניות אוטונומיות, שיאפשר סריקה דרך צמחייה צפופה.

כיום, לא רק שמערכות לכידת מציאות מחקות את הדרך בה בני אדם תופסים את סביבתם, הן אף מתעלות עלינו: רואות טוב יותר, חשות את המרחב בדיוק גבוה יותר, ומעבדות את הנתונים בצורה מהירה ויעילה יותר מכל אדם. זה רק קצה הקרחון של העתיד בתחום לכידת המציאות.