Многие из проектов, которые возникли из экспериментального семинара Google X Labs, оказались прямо из научной фантастики. Google Glass предлагает обещание носить компьютеры, которые дополняют наш взгляд на мир технологиями, но реальность Google Glass не оправдала свои обещания. Другой проект X Labs, который не разочарован, - это самозанятый автомобиль. Несмотря на фантастическое обещание водителя без водителя, эти транспортные средства являются реальностью. Это замечательное достижение зависит от технологии SLAM.
SLAM: одновременная локализация и сопоставление
SLAM - это акроним для одновременной локализации и сопоставления, технология, при которой робот или устройство могут создавать карту своего окружения и правильно ориентироваться в карте в реальном времени. Это непростая задача, и в настоящее время она существует на рубеже технологических исследований и проектирования. Большим препятствием для успешной реализации технологии SLAM является проблема с курицей и яйцом, введенная двумя требуемыми задачами. Чтобы успешно сопоставить среду, вы должны знать свою ориентацию и положение внутри нее; однако эта информация получена только из ранее существовавшей карты окружающей среды.
Как работает SLAM
Технология SLAM обычно преодолевает эту сложную проблему с курицей и яйцом, создавая ранее существовавшую карту окружающей среды с использованием данных GPS. Эта карта затем уточняется по мере того, как робот или устройство перемещаются по окружающей среде. Истинная проблема технологии - это точность. Измерения должны постоянно выполняться по мере того, как робот или устройство перемещаются по пространству, и технология должна учитывать «исключение», которое вводится как движением устройства, так и неточностями метода измерения. Это делает технологию SLAM во многом вопросом измерения и математики.
Измерение и математика
Самостоятельный автомобиль Google - пример измерения и математики в действии. Автомобиль в первую очередь выполняет измерения с помощью установки LIDAR (лазерного радара) на крыше, которая может создавать 3D-карту ее окружения до 10 раз в секунду. Эта частота оценки имеет решающее значение, поскольку автомобиль движется со скоростью. Эти измерения используются для увеличения существующих GPS-карт, которые Google хорошо известен для обслуживания как часть своего сервиса Google Maps. Показания создают огромный объем данных и генерируют смысл из этих данных, чтобы принимать решения вождения - это работа статистики. Программное обеспечение на автомобиле использует расширенную статистику, включая модели Монте-Карло и байесовские фильтры, чтобы точно отображать окружающую среду.
Последствия для расширенной реальности
Автономные транспортные средства являются очевидным основным применением технологии SLAM. Тем не менее, менее очевидное использование может быть в мире носящих технологий и дополненной реальности. Хотя Google Glass может использовать данные GPS для обеспечения грубой позиции пользователя, аналогичное будущее устройство может использовать технологию SLAM для создания гораздо более сложной карты среды пользователя. Это может включать в себя понимание того, что пользователь смотрит на устройство. Он может распознавать, когда пользователь смотрит на ориентир, витрину или рекламу, и использует эту информацию для обеспечения дополненной реальности. Хотя эти функции могут звучать издалека, проект MIT разработал один из первых примеров износостойкого технологического устройства SLAM.
Технология, которая понимает пространство
Не так давно эта технология была стационарным стационарным терминалом, который мы используем в наших домах и офисах. Теперь технология вездесущая и мобильная. Эта тенденция, несомненно, продолжится, так как технология продолжает уменьшаться и превращаться в повседневную деятельность. Именно из-за этих тенденций технология SLAM становится все более важной. Это задолго до того, как мы ожидаем, что наши технологии не только поймут наше окружение, как мы движемся, но и будем пилотировать нас через нашу повседневную жизнь.
