Tehnoloogia, mis võib ruumis liikuda
Paljud projektid, mis on ilmnenud Google'i eksperimentaalsest töökojas X Labsist , tundusid ilmselgelt teaduslikust ilukirjandusest välja. Google Glass pakub lubatavaid kandearukseid, mis suurendavad meie maailmavaadet tehnoloogiaga. Kuid Google'i klaasi reaalsust on paljudel pidanud läbipaistvamaks kui lubadus. Kuid veel üks X Labsi projekt, mis ei ole pettunud, on autot juhtiv auto. Vaatamata juhtmeta auto suurepärasele lubadusele on need sõidukid reaalsuseks. See märkimisväärne saavutus juhindub SLAM-tehnoloogia abil.
SLAM: samaaegne lokaliseerimine ja kaardistamine
SLAM-tehnoloogia tähistab samaaegset lokaliseerimist ja kaardistamist, protsessi, mille käigus robot või seade saab luua selle ümbruse kaardi ja seostada selle kaardiga reaalajas korrektselt. See ei ole lihtne ülesanne ja see on praegu tehnoloogiliste uuringute ja disaini piiridel. SLAM-tehnoloogia edukaks rakendamiseks on takistuseks kana ja muna probleem, mis on tingitud kahest nõutavast ülesandest. Keskkonna edukaks kaardistamiseks peab teadma oma orientatsiooni ja positsiooni selles; kuid seda teavet saab ainult olemasolevast keskkonnakaardist.
Kuidas SLAM töötab?
SLAM-tehnoloogia ületab tavaliselt selle keeruka kana ja muna probleemi, luues olemasoleva GPS-kaardiga andmete kaardi. See kaart parandatakse sellega korduvalt, kui robot või seade liigub keskkonda. Selle tehnoloogia tõeline väljakutse on täpsus. Mõõtmised tuleb pidevalt võtta kui robot või seade liigub läbi ruumi ja tehnoloogia peab arvestama müraga, mis on sisse viidud nii seadme liikumise kui ka mõõtmismeetodi ebatäpsuse tõttu. See muudab SLAMi tehnoloogia suuresti mõõtmis- ja matemaatikaeksami.
Mõõtmine ja matemaatika
Selle mõõtmise ja matemaatika näitena toimingutest võib vaadelda Google'i autoga sõiduauto rakendamist. Auto võtab peamiselt mõõtmised, kasutades katusel paigaldatud LIDAR (laser radar) komplekti, mis võib luua selle ümbruse 3D kaardi kuni 10 korda sekundis. See hindamissagedus on kriitilise tähtsusega, kui auto liigub kiirusel. Neid mõõtmisi kasutatakse olemasolevate GPS-kaartide täiendamiseks, mida Google on Google Mapsi teenuse osana hästi tuntud. Näidud loovad tohutul hulgal andmeid ning nende andmete põhjal on tähendus nende juhtimisotsuste tegemiseks statistiline töö. Auto tarkvaras kasutatakse täpset statistikat, sealhulgas Monte Carlo mudeleid ja Bayesi filtreid, et täpselt kaardistada keskkonda.
Mõju suurendatud tegelikkusele
SLAM-tehnoloogia ilmselge esmakordne kasutuselevõtt on autonoomsed sõidukid, kuid vähem kulutatavate tehnoloogiate ja täiustatud reaalsuse puhul võib see olla vähem ilmselgelt kasutatav. Kuigi Google Glass saab kasutada GPS-andmeid, et anda kasutaja ligimeelsele positsioonile, võib sarnane tulevaste seadmete abil kasutada SLAM-tehnoloogiat, et luua palju keerulisem kasutajakeskkonna kaart. See võib hõlmata mõista täpselt seda, mida kasutaja koos seadmega vaatab. See võib tuvastada, kui kasutaja vaatab maamärgi, poe või reklaami ja kasutab seda teavet, et pakkuda täiendatud reaalsuse kattumist. Kuigi need funktsioonid võivad tunduda kaugel, on MIT-projekt välja töötanud ühe näiteid kulumiskindlast SLAM-tehnoloogiaseadmest.
Tehnoloogia, mis mõistab ruumi
Pole kaua aega tagasi, eeldati, et see tehnoloogia on fikseeritud, statsionaarne terminal, mida kasutame kodudes ja kontorites. Nüüd on tehnoloogia alati olemas ja mobiilne. See on trend, mis kindlasti jätkub, kuna tehnoloogia jätkab miniaturatsiooni ja muutub meie igapäevategevustega põimituks. Nende suundumuste tõttu muutub SLAM-tehnoloogia üha olulisemaks. Me ei saa kaua, enne kui ootaksime, et meie tehnoloogiad ei mõista mitte ainult meie ümbrust, kui me liigume, vaid võib-olla katsetada meid meie igapäevases elus.