SLAM, acronimo di Simultaneous Localization and Mapping, è una tecnologia che consente a un robot, veicolo autonomo o dispositivo mobile di orientarsi all’interno di un ambiente sconosciuto costruendone contemporaneamente una mappa e determinando la propria posizione all’interno di essa. In altre parole, SLAM permette a una macchina di “capire dove si trova” e “dove sta andando”, anche in assenza di GPS o di una mappa predefinita.
È una delle tecnologie fondamentali alla base di sistemi autonomi come robot mobili industriali (AMR), droni, veicoli a guida autonoma e dispositivi di realtà aumentata, in quanto consente una navigazione precisa, adattiva e in tempo reale.
Come funziona nella pratica
Il funzionamento di SLAM si basa sulla combinazione di sensori (come lidar, radar, fotocamere, IMU, sensori a ultrasuoni) e algoritmi matematici che interpretano i dati raccolti per costruire una rappresentazione tridimensionale o bidimensionale dell’ambiente.
Durante il movimento, il sistema registra le variazioni nei dati sensoriali e le confronta con le mappe parziali che va generando. Allo stesso tempo, aggiorna continuamente la propria posizione relativa sulla base di ciò che “vede”, anche in ambienti dinamici o con ostacoli imprevisti.
Gli algoritmi di SLAM più evoluti utilizzano tecniche di machine learning, filtri di Kalman, grafi di ottimizzazione o slam visuale (Visual SLAM) per migliorare la precisione e la stabilità del tracciamento.
Esempi di utilizzo
- In robot mobili autonomi (AMR) per la logistica interna di fabbriche o magazzini, che si muovono tra scaffali e postazioni senza binari o percorsi prestabiliti.
- Nei droni, per volare in ambienti chiusi o sconosciuti (come gallerie, magazzini verticali, ambienti di ricerca e soccorso) mantenendo l’orientamento senza GPS.
- Nei veicoli a guida autonoma, per navigare in strade urbane riconoscendo e mappando in tempo reale segnali stradali, ostacoli, pedoni e curve.
- In dispositivi AR/VR, per mappare in tempo reale lo spazio attorno all’utente e sovrapporre elementi digitali all’ambiente reale con precisione.
Perché è importante
SLAM è un abilitatore chiave dell’autonomia nei sistemi mobili, in quanto consente a un robot o dispositivo di navigare in ambienti sconosciuti senza bisogno di infrastrutture esterne (come GPS, codici QR o guide fisiche). Questo ne amplia notevolmente le applicazioni in contesti dinamici, non strutturati o in continua evoluzione.
È una tecnologia fondamentale per l’Industria 4.0, la logistica smart, le smart city e i sistemi di assistenza avanzata. Grazie alla sua capacità di adattamento e auto-apprendimento, SLAM contribuisce a rendere i sistemi autonomi più intelligenti, efficienti e sicuri.
