Multe dintre proiectele care au apărut din atelierul experimental Google, X Labs, s-au părut în afara științei. Google Glass a oferit promisiunea de computere portabile care ne-au îmbunătățit viziunea asupra lumii cu ajutorul tehnologiei, dar realitatea Google Glass nu și-a respectat promisiunea. Un alt proiect X Labs care nu a dezamăgit este mașina de auto-conducere. În ciuda promisiunii fantastice a unei mașini fără șofer, aceste vehicule sunt o realitate. Această realizare remarcabilă depinde de tehnologia SLAM.
SLAM: localizare și cartografiere simultană
SLAM este un acronim pentru localizare și cartografiere simultană, o tehnologie prin care un robot sau un dispozitiv poate să creeze o hartă a împrejurimilor sale și să se orienteze corect în cadrul hărții în timp real. Aceasta nu este o sarcină ușoară și există în prezent la frontierele cercetării și designului tehnologic. Un obstacol important pentru implementarea cu succes a tehnologiei SLAM este problema de pui și ou introdusă de cele două sarcini necesare. Pentru a cartografia cu succes un mediu, trebuie să cunoașteți orientarea și poziția în cadrul acestuia; cu toate acestea, această informație este obținută doar de pe o hartă pre-existentă a mediului.
Cum functioneaza SLAM
Tehnologia SLAM de obicei depășește această problemă complexă de pui și ouă prin construirea unei hărți preexistente a unui mediu care utilizează date GPS. Această hartă este rafinată atunci când robotul sau dispozitivul se deplasează prin mediul înconjurător. Adevărata provocare a tehnologiei este una de precizie. Măsurătorile trebuie să fie luate în mod constant pe măsură ce robotul sau dispozitivul se deplasează prin spațiu, iar tehnologia trebuie să țină seama de "nu", care este introdus atât de mișcarea dispozitivului, cât și de inexactitatea metodei de măsurare. Acest lucru face tehnologia SLAM în mare măsură o chestiune de măsurare și matematică.
Măsurarea și matematica
Motorul de conducere auto de la Google este un exemplu de măsurare și matematică în acțiune. Mașina primește în principal măsurători folosind ansamblul LIDAR (radar laser) montat pe acoperiș, care poate crea o hartă 3D a împrejurimilor sale de până la 10 ori pe secundă. Această frecvență de evaluare este esențială în timp ce mașina se deplasează la viteză. Aceste măsurători sunt utilizate pentru a mări hărțile GPS preexistente, pe care Google este bine cunoscută pentru menținerea ca parte a serviciului Google Maps. Citirile creează o cantitate masivă de date și generarea de semnificații din aceste date pentru a lua deciziile de conducere este activitatea statisticilor. Software-ul de pe masina foloseste statistici avansate, inclusiv modelele Monte Carlo si filtre Bayesian pentru a mapa cu exactitate mediul.
Implicații pentru realitatea augmentată
Autovehiculele autonome sunt aplicația primară evidentă a tehnologiei SLAM. Cu toate acestea, o utilizare mai puțin evidentă poate fi în lumea tehnologiilor purtate și a realității augmentate. Deși Google Glass poate utiliza datele GPS pentru a oferi o poziție dificilă utilizatorului, un dispozitiv similar viitor ar putea utiliza tehnologia SLAM pentru a construi o hartă mult mai complexă a mediului utilizatorului. Aceasta ar putea include o înțelegere a exact ceea ce utilizatorul se uită la dispozitiv. Ar putea recunoaște când un utilizator se uită la un punct de reper, la un magazin sau la o publicitate și utilizează aceste informații pentru a furniza o suprapunere de realitate augmentată. În timp ce aceste caracteristici pot să pară departe, un proiect MIT a dezvoltat unul dintre primele exemple ale unui dispozitiv tehnologic SLAM care poate fi purtat.
Tech care înțelege spațiul
Nu a fost cu mult timp în urmă că tehnologia era un terminal fix, staționar pe care îl folosim în casele și birourile noastre. Acum, tehnologia este mereu prezentă și mobilă. Această tendință este sigur că va continua pe măsură ce tehnologia continuă să miniaturizeze și să se integreze în activitățile noastre zilnice. Din cauza acestor tendințe, tehnologia SLAM devine din ce în ce mai importantă. Nu va dura mult înainte de a ne aștepta ca tehnologia noastră să nu înțeleagă numai mediul înconjurător pe măsură ce ne mișcăm, ci și să ne conducem prin viața de zi cu zi.
