Tehnologija, ki se lahko premika skozi vesolje
Mnogi projekti, ki so se pojavili na Googlovi eksperimentalni delavnici, X Labs , so se zdeli tik pred znanstveno fantastiko. Google Glass ponuja obljubo o nosljivih računalnikih, ki bodo povečali naš pogled na svet s tehnologijo. Vendar pa je resničnost Google Glassa menila, da so mnogi bolj prozaični od svoje obljube. Toda drug projekt X Labs, ki ni razočaran, je avto, ki vozi samega sebe. Kljub neverjetni obljubi avtomobila brez voznika so ta vozila resničnost. Ta izjemen dosežek temelji na pristopu, ki se imenuje SLAM tehnologija.
SLAM: istočasna lokalizacija in kartiranje
SLAM tehnologija pomeni hkratno lokalizacijo in kartiranje, proces, s katerim lahko robot ali naprava ustvari zemljevid svoje okolice in se v realnem času orientira pravilno znotraj tega zemljevida. To ni lahka naloga in trenutno obstaja na mejah tehnoloških raziskav in oblikovanja. Velika prepogost za uspešno implementacijo SLAM tehnologije je problem piščanca in jajčeca, ki sta ga uvedla obe zahtevani nalogi. Če želite uspešno preslikati okolje, morate poznati svojo usmerjenost in položaj v njem; vendar se te informacije pridobivajo le iz že obstoječega zemljevida okolja.
Kako deluje SLAM?
Tehnologija SLAM ponavadi premaga to zapleteno vprašanje piščanca in jajca z izgradnjo že obstoječega zemljevida okolja, ki uporablja podatke GPS. Ta zemljevid je potem iterativno rafiniran, ko se robot ali naprava premika po okolju. Resnični izziv te tehnologije je točnost. Meritve je treba stalno izvajati, ko se robot ali naprava premika skozi vesolje, tehnologija pa mora upoštevati "hrup", ki ga uvaja gibanje naprave in nenatančnost merilne metode. S tem je tehnologija SLAM v veliki meri predmet merjenja in matematike.
Merjenje in matematika
Primer te meritve in matematike v akciji, lahko pogledate na izvajanje Googlovega avtomobila za samodejno vožnjo. Avtomobil prinaša predvsem meritve z uporabo strešnega sklopa LIDAR (laserski radar), ki lahko ustvari 3D zemljevid svoje okolice do 10 krat na sekundo. Ta pogostost vrednotenj je ključnega pomena, saj se vozilo premika s hitrostjo. Te meritve se uporabljajo za povečanje že obstoječih zemljevidov GPS, ki jih Google dobro pozna, da jih vzdržujejo v okviru svoje storitve Google Zemljevidi. Odčitki ustvarjajo veliko količino podatkov in ustvarjanje pomena iz teh podatkov, da bi bili odločitve o vožnji delo statistike. Programska oprema v avtomobilu uporablja številne napredne statistične podatke, vključno z modeloma Monte Carlo in Bayesovimi filtri, s katerimi natančno preslikava okolje.
Posledice povečane realnosti
Avtonomna vozila so očitna primarna uporaba SLAM tehnologije, vendar pa bi bila lahko manj očitna uporaba v svetu nosljivih tehnologij in povečane realnosti. Medtem ko Google Glass lahko uporablja podatke GPS, da zagotovi grobo pozicijo uporabnika, bi podobna prihodnja naprava lahko uporabila SLAM tehnologijo za izdelavo veliko bolj zapletenega zemljevida uporabnikovega okolja. To bi lahko vključevalo razumevanje natančno, kaj uporabnik gleda z napravo. Lahko bi prepoznali, kdaj uporabnik išče orientacijsko točko, trgovino ali oglas in jih uporabi za zagotovitev povečanega realnega prekrivanja. Medtem ko so te funkcije morda daleč oddaljene, je projekt MIT razvil enega od prvih primerov nosilne SLAM tehnologije.
Tech, ki razume prostor
Pred kratkim je bila tehnologija predvidoma fiksen, stacionarni terminal, ki bi ga uporabljali v naših domovih in pisarnah. Zdaj tehnologija je vedno prisotna in mobilna. To je trend, ki se bo zagotovo nadaljeval, saj se tech še naprej miniaturiše in postaja prepleten z našimi vsakodnevnimi dejavnostmi. Zaradi teh trendov bo tehnologija SLAM postala vse pomembnejša. Ne bo dolgo, preden pričakujemo, da naš tech ne le razume našo okolico, ko se premikamo, temveč nam morda pišemo skozi naše vsakodnevno življenje.