Šta je SLAM tehnologija?

Tehnologija koja može proći kroz prostor

Mnogi od projekata koji su nastali na Googleovoj eksperimentalnoj radionici, X Labs , izgledali su izvan naučne fantastike. Google Glass nudi obećanje nosivih računara koji će pojačati naš pogled na svet tehnologijom. Međutim, mnogi smatraju da je stvarnost Google Glassa prorednija od njegovog obećanja. Ali još jedan projekat X Labs koji nije razočaran je auto za vožnju. Uprkos fantastičnom obećanju automobila bez vozača, ova vozila su stvarnost. Ovo izuzetno dostignuće podrazumeva pristup pod nazivom SLAM tehnologija.

SLAM: Istovremena lokalizacija i mapiranje

SLAM tehnologija označava istovremenu lokalizaciju i mapiranje, proces kojim robot ili uređaj može kreirati mapu svog okruženja i orijentisati se pravilno unutar ove mape u realnom vremenu. Ovo nije lak zadatak, i trenutno postoji na granicama tehnološkog istraživanja i dizajna. Velika blokada za uspešno implementiranje SLAM tehnologije je problem sa piletinom i jajima koji su uvedeni u dva potrebna zadatka. Da biste uspješno mapirali okruženje, morate znati svoju orijentaciju i poziciju unutar nje; Međutim, ove informacije se dobijaju samo iz prethodno postojeće mape okoline.

Kako SLAM radi?

SLAM tehnologija obično prevladava ovo složeno pitanje pileća i jaja stvaranjem već postojeće mape okruženja pomoću GPS podataka. Ova karta se onda iterativno prečišćava pošto se robot ili uređaj pomera kroz okolinu. Pravi izazov ove tehnologije jeste tačnost. Merenja se moraju stalno uzimati pošto se robot ili uređaj pomiču kroz prostor, a tehnologija mora uzeti u obzir "šum" koji se uvodi i sa kretanjem uređaja i nepreciznošću metoda merenja. Ovo SLAM tehnologijom u velikoj mjeri predstavlja pitanje merenja i matematike.

Mjerenje i matematika

Primer ovakvog merenja i matematike u akciji, može se pogledati na implementaciju Google auto-automobila. Automobil prvenstveno uzima merenja pomoću sklopa LIDAR (laserski radar) na krovu, koji može kreirati 3D kartu svog okruženja do 10 puta u sekundi. Ova učestalost evaluacije je kritična jer se automobil pomera brzinom. Ova mjerenja se koriste za povećanje već postojećih GPS mapa, koje je Google poznat po održavanju kao dio usluge Google Maps. Čitanja stvaraju ogromnu količinu podataka, a stvaranje značenja iz ovih podataka za donošenje odluka o vožnji je rad statistike. Softver u automobilu koristi niz naprednih statistika, uključujući Monte Carlo modele i Bayesian filtere kako bi precizno mapirali okolinu.

Implikacije na povećanu stvarnost

Autonomna vozila su očigledna primarna primena SLAM tehnologije, međutim, manje očigledna upotreba može biti u svetu nosljivih tehnologija i povećane realnosti. Dok Google Glass može da koristi GPS podatke da bi pružio grubu poziciju korisnika, sličan budući uređaj bi mogao da koristi SLAM tehnologiju kako bi napravio mnogo kompleksniju mapu okruženja korisnika. Ovo bi moglo uključiti razumevanje preciznosti onoga što korisnik gleda sa uređajem. Moglo bi prepoznati kada korisnik gleda na orijentir, prodavnicu ili reklamu i koristi te informacije kako bi obezbedio prekomerno povećanje realnosti. Iako ove funkcije mogu zvučati daleko, MIT projekat je razvio jedan od prvih primera SLAM tehnologije koji se može nositi.

Tech koja razume prostor

Nedavno je ta tehnologija pretpostavila da je fiksni, stacionarni terminal koji bi koristili u našim kućama i kancelarijama. Sada je tehnologija uvek prisutna i mobilna. Ovo je trend koji će se sigurno nastaviti kako tech nastavlja da minijaturiše i postaje preplavljen u svakodnevnim aktivnostima. Zbog ovih trendova SLAM tehnologija će postati sve važnija. Neće dugo pre nego što očekujemo da naša tehnologija ne samo da razume naše okruženje dok se krećemo, već možda i pilotirati kroz naš svakodnevni život.