Тэхналогіі, якія могуць перамяшчацца праз прастору
Многія з праектаў , якія выйшлі з эксперыментальных майстэрні Google, X Labs , здавалася прама з навуковай фантастыкі. Google Glass прапануе абяцанне носных кампутараў , якія будуць павялічваць наш погляд на свет з тэхналогіяй. Аднак, у рэальнасці Google Glass разглядалася многімі як больш празаічна, чым яго абяцанне. Але яшчэ адзін праект X Labs, якая не расчаравала з'яўляецца само кіраванне аўтамабіля. Нягледзячы на фантастычным абяцанне некіраванага аўтамабіля, гэтыя транспартныя сродкі з'яўляюцца рэальнасцю. Гэта выдатнае дасягненне прыводзіцца падыход называецца SLAM тэхналогіі.
SLAM: Адначасовая лакалізацыя і картаграфіі
SLAM тэхналогія азначае адначасовую лакалізацыю і адлюстраванне, працэс, у якім робат або прылада можа стварыць карту ваколіц, а сам арыентавацца правільна ў гэтай карце ў рэжыме рэальнага часу. Гэта не простая задача, і яна ў цяперашні час існуе ў межах даследаванні і распрацоўкі тэхналогій. Вялікая перашкода на шляху да паспяховай рэалізацыі тэхналогіі SLAM з'яўляецца праблема курыцы і яйкі ўведзены дзве неабходныя задачы. Для паспяховага супастаўлення асяроддзя, неабходна ведаць сваю арыентацыю і становішча ў ім; Аднак гэтая інфармацыя толькі атрымала ад ужо існуючай карты навакольнага асяроддзя.
Як гэта працуе SLAM?
SLAM тэхналогія звычайна пераадольвае гэтую складаную праблему курыцы і яйкі, пабудаваўшы папярэдне існуючую карту навакольнага асяроддзя з выкарыстаннем дадзеных GPS. Гэтая карта затым итеративно удакладнена як робат або прылада рухаецца праз навакольнае асяроддзе. Праўдзівая задача гэтай тэхналогіі з'яўляецца адным з дакладнасці. Вымярэнні павінны пастаянна быць прынятыя як робат або прылада перамяшчаецца ў прасторы, і тэхналогіі павінны ўлічваць «шум», які ўводзіцца абодва перамяшчэннем прылады і недакладнасцю метады вымярэння. Гэта робіць SLAM тэхналогіі ў значнай ступені пытанне вымярэння і матэматыкі.
Вымярэнне і Матэматыка
Прыклад гэтага вымярэння і матэматыкі ў дзеянні, можна паглядзець на рэалізацыі уласнай кіраванні аўтамабіля Google. Аўтамабіль у першую чаргу прымае вымярэння з выкарыстаннем даху ўстаноўлены лідара (лазерны радар) вузел, які можа стварыць 3D карту ваколіц да 10 раз у секунду. Гэтая частата адзнак мае вырашальнае значэнне, паколькі аўтамабіль рухаецца з хуткасцю. Гэтыя вымярэння выкарыстоўваюцца для ўзмацнення ўжо існуючых карт GPS, якія Google добра вядомы для падтрымання ў рамках свайго сэрвісу Google Maps. Паказанні ствараюць велізарную колькасць дадзеных, і спараджае значэнне з гэтых дадзеных, каб зрабіць кіраванне рашэння з'яўляецца працай статыстыкі. Праграмнае забеспячэнне на аўтамабілі выкарыстоўвае шэраг перадавых статыстычных дадзеных, у тым ліку мадэлі Монтэ-Карла і байесовских фільтраў дакладна адлюстроўваюць навакольнае асяроддзе.
Наступствы на дапоўненай рэальнасці
Аўтаномныя транспартныя сродкі з'яўляюцца відавочным першасным ужываннем SLAM тэхналогіі, аднак менш відавочнае выкарыстанне можа быць у свеце, носных тэхналогій і дапоўненай рэальнасці. У той час як Google Glass можа выкарыстоўваць дадзеныя GPS, каб забяспечыць прыкладнае палажэнне карыстальніка, падобная прылада ў будучыні можа выкарыстоўваць тэхналогію SLAM пабудаваць значна больш складанай карту акружэння карыстальніка. Гэта можа ўключаць у сябе разуменне таго, што менавіта карыстальнік глядзіць на з прыладай. Ён можа распазнаць, калі карыстальнік глядзіць на арыенцір, вітрына, або рэкламы, і выкарыстоўваць гэтую інфармацыю для забеспячэння дапоўненай рэальнасці накладкі. У той час як гэтыя функцыі могуць здацца вельмі далёка, праект MIT распрацаваў адзін з першых прыкладаў носных SLAM тэхналогіі прылады.
Тэхналогія Гэта Разумее прастору
Гэта было не вельмі даўно, што тэхналогія лічыцца фіксаваным, стацыянарным тэрміналам, які мы будзем выкарыстоўваць у нашых дамах і офісах. У цяперашні час тэхналогія заўсёды прысутнічае, і мабільны. Гэта тэндэнцыя, якая, несумненна, па-ранейшаму, як тэхналогія працягвае мініяцюрызацыі і перапляліся ў нашай паўсядзённай дзейнасці. Менавіта з-за гэтых тэндэнцый, SLAM тэхналогія становіцца ўсё больш важным. Ён не будзе доўга, перш чым мы чакаем, што нашы тэхналогіі, каб не толькі зразумець наша асяроддзе, як мы рухаемся, але, магчыма, пілот з намі праз нашы дні ў паўсядзённым жыцці.