SLAM Teknolojisi ve SLAM Arabaları Nedir?

Google'ın deneysel atölye çalışmasından çıkan projelerin çoğu, X Laboratuvarları, bilim kurgudan çıkmış gibi görünüyordu. Google Cam dünya görüşümüzü teknolojiyle zenginleştiren giyilebilir bilgisayarlar vaadini sundu, ancak Google Glass'ın gerçekliği vaadini yerine getirmedi. Hayal kırıklığına uğramayan başka bir X Labs projesi kendi kendine giden araba. Sürücüsüz bir arabanın fantastik vaadine rağmen, bu araçlar bir gerçek. Bu olağanüstü başarı SLAM teknolojisine bağlıdır.

SLAM: Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama

SLAM, bir robotun veya cihazın çevresinin bir haritasını oluşturabileceği ve kendisini gerçek zamanlı olarak harita içinde doğru şekilde yönlendirebileceği bir teknoloji olan eşzamanlı yerelleştirme ve haritalamanın kısaltmasıdır. Bu kolay bir iş değil ve şu anda teknoloji araştırması ve tasarımının sınırlarında yer alıyor. SLAM teknolojisinin başarılı bir şekilde uygulanmasının önündeki en büyük engel, iki gerekli görevin ortaya çıkardığı tavuk-yumurta problemidir. Bir ortamı başarılı bir şekilde haritalamak için, içindeki yönünüzü ve konumunuzu bilmelisiniz; ancak bu bilgi yalnızca önceden var olan bir çevre haritasından elde edilir.

SLAM Nasıl Çalışır?

SLAM teknolojisi, tipik olarak bu karmaşık tavuk-yumurta sorununu, bir ortamın önceden var olan bir haritasını kullanarak Küresel Konumlama Sistemi veri. Bu harita daha sonra robot veya cihaz çevrede hareket ettikçe rafine edilir. Teknolojinin gerçek meydan okuması doğruluktur. Robot veya cihaz uzayda hareket ederken sürekli olarak ölçümler yapılmalı ve teknoloji, Hem cihazın hareketinden hem de ölçümün yanlışlığından kaynaklanan “gürültüyü” hesaba katın. yöntem. Bu, SLAM teknolojisini büyük ölçüde bir ölçüm ve matematik meselesi haline getirir.

Ölçme ve Matematik

Google'ın sürücüsüz arabası, ölçüm ve matematiğin iş başında olmasının bir örneğidir. Araç öncelikle, saniyede 10 defaya kadar çevresinin 3 boyutlu bir haritasını oluşturabilen tavana monte LIDAR (lazer radar) tertibatını kullanarak ölçümler yapıyor. Bu değerlendirme sıklığı, araç hızla hareket ederken kritik öneme sahiptir. Bu ölçümler, Google'ın Google Haritalar hizmetinin bir parçası olarak bakımını yaptığı iyi bilinen önceden var olan GPS haritalarını genişletmek için kullanılır. Okumalar çok büyük miktarda veri oluşturur ve bu verilerden anlamlı kararlar almak için anlam üretmek istatistiklerin işidir. Araçtaki yazılım, çevreyi doğru bir şekilde haritalamak için Monte Carlo modelleri ve Bayes filtreleri dahil olmak üzere gelişmiş istatistikler kullanır.

Artırılmış Gerçeklik için Etkileri

Otonom araçlar, SLAM teknolojisinin bariz birincil uygulamasıdır. Bununla birlikte, giyilebilir teknolojiler ve artırılmış gerçeklik dünyasında daha az belirgin bir kullanım olabilir. Google Glass, kullanıcının kaba bir konumunu sağlamak için GPS verilerini kullanabilirken, gelecekte benzer bir cihaz, kullanıcının ortamının çok daha karmaşık bir haritasını oluşturmak için SLAM teknolojisini kullanabilir. Bu, kullanıcının cihazla tam olarak neye baktığının anlaşılmasını içerebilir. Bir kullanıcının bir dönüm noktasına, vitrine veya reklama baktığını anlayabilir ve bu bilgileri artırılmış gerçeklik kaplaması sağlamak için kullanabilir. Bu özellikler kulağa çok uzak gibi gelse de, bir MIT projesi, giyilebilir bir SLAM teknolojisi cihazının ilk örneklerinden birini geliştirdi.

Uzayı Anlayan Teknoloji

Teknolojinin evlerimizde ve ofislerimizde kullandığımız sabit, sabit bir terminal olduğu çok uzun zaman önce değildi. Artık teknoloji her zaman mevcut ve mobil. Teknoloji minyatürleşmeye ve günlük faaliyetlerimizde dolaşmaya devam ettikçe, bu trendin devam edeceği kesindir. Bu eğilimler nedeniyle SLAM teknolojisi giderek daha önemli hale geliyor. Teknolojimizin yalnızca hareket ederken çevremizi anlamasını değil, aynı zamanda günlük yaşamlarımızda bize rehberlik etmesini beklememiz çok uzun sürmeyecek.