У статті розглянуто питання цифрового картографування територій із застосуванням сучасного обладнання та інноваційних методів виконання топографо-геодезичних робіт. Мета. Дослідження сучасних методів картографування територій, а також обґрунтування підходів до проведення робіт із картографування за допомогою технології SLAM. Методика та основні результати. У дослідженні використано методику картографування територій за допомогою ручних лазерних сканерів із технологією SLAM. Проведено рекогностування місцевості, закладено контрольні геодезичні пункти, виконано польові роботи сканером Stonex X120GO. Отримані хмари точок зіставлено з результатами тахеометричного знімання. Аналіз середніх квадратичних похибок підтвердив відповідність точності нормативним вимогам. Наукова новизна та практична значущість. Дослідження дозволить оцінити ефективність застосування технології SLAM в наземних ручних лазерних сканерах як альтернативи традиційним видам топографічного знімання. Похибки при застосуванні такого типу обладнання за умови правильного використання повною мірою задовольняють вимоги до точності виготовлення топографічних планів у масштабі 1:500, а в окремих випадках навіть 1:200, що в свою чергу відкриває можливості для більш ширшого впровадження SLAM у практику топографо-геодезичних робіт. Застосування технології SLAM та сучасних ручних лазерних сканерів для виконання топографо-геодезичних та картографічних завдань може значною мірою скоротити витрати коштів, ресурсів та сил при задіяні меншої кількості працівників та одиниць обладнання. У дослідженні оцінено можливості застосування технології SLAM та її точність. У статті доведено, що застосування технології SLAM та ручних 3D-сканерів є точним та надійним інструментом виконання робіт у сучасних реаліях.
- Alsadik, B., & Karam, S. (2021). The simultaneous localization and mapping (SLAM): An overview. Surveying and geospatial engineering journal, 1(2), 1-12. https://doi.org/10.38094/sgej1027
- Chen, M., Yang, S., Yi, X., & Wu, D. (2017, July). Real-time 3D mapping using a 2D laser scanner and IMU-aided visual SLAM. In 2017 IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics (RCAR) (pp. 297-302). IEEE. https://doi.org/10.1109/RCAR.2017.8311877
- Chong, T. J., Tang, X. J., Leng, C. H., Yogeswaran, M., Ng, O. E., & Chong, Y. Z. (2015). Sensor technologies and simultaneous localization and mapping (SLAM). Procedia Computer Science, 76, 174-179. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12.336
- Droeschel, D., & Behnke, S. (2018, May). Efficient continuous-time SLAM for 3D lidar-based online mapping. In 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 5000-5007). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICRA.2018.8461000
- Huang, L. (2021, November). Review on LiDAR-based SLAM techniques. In 2021 International conference on signal processing and machine learning (CONF-SPML) (pp. 163-168). IEEE. https://doi.org/10.1109/CONF-SPML54095.2021.00040
- Jia, S., Liu, C., Wu, H., Zeng, D., & Ai, M. (2021). A cross-correction LiDAR SLAM method for high-accuracy 2D mapping of problematic scenario. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 171, 367-384. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.11.004
- Kazerouni, I. A., Fitzgerald, L., Dooly, G., & Toal, D. (2022). A survey of state-of-the-art on visual SLAM. Expert Systems with Applications, 205, 117734. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117734
- Khairuddin, A. R., Talib, M. S., & Haron, H. (2015, November). Review on simultaneous localization and mapping (SLAM). In 2015 IEEE international conference on control system, computing and engineering (ICCSCE) (pp. 85-90). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCSCE.2015.7482163
- Kim, P., Chen, J., & Cho, Y. K. (2018). SLAM-driven robotic mapping and registration of 3D point clouds. Automation in Construction, 89, 38-48. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.01.009
- Palomer, A., Ridao, P., & Ribas, D. (2019). Inspection of an underwater structure using point‐cloud SLAM with an AUV and a laser scanner. Journal of field robotics, 36(8), 1333-1344. https://doi.org/10.1002/rob.21907
- Pierzchała, M., Giguère, P., & Astrup, R. (2018). Mapping forests using an unmanned ground vehicle with 3D LiDAR and graph-SLAM. Computers and Electronics in Agriculture, 145, 217-225.
- Shan, J., & Toth, C.K. (2018). Topographic Laser Ranging and Scanning: Principles and Processing (2nd ed.). Taylor & Francis Group. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.12.034
- Taheri, H., & Xia, Z. C. (2021). SLAM; definition and evolution. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 97, 104032. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2020.104032
- Yue, X., Zhang, Y., Chen, J., Chen, J., Zhou, X., & He, M. (2024). LiDAR-based SLAM for robotic mapping: state of the art and new frontiers. Industrial Robot: the international journal of robotics research and application, 51(2), 196-205. https://doi.org/10.1108/IR-09-2023-0225
- Zhang, S., Zheng, L., & Tao, W. (2021). Survey and evaluation of RGB-D SLAM. IEEE Access, 9, 21367-21387. Zhang, S., Zheng, L., & Tao, W. (2021). Survey and evaluation of RGB-D SLAM. IEEE Access, 9, 21367-21387.
- Zhang, Y., Shi, P., & Li, J. (2024). 3d lidar slam: A survey. The Photogrammetric Record, 39(186), 457-517. https://doi.org/10.1111/phor.12497