Daudzi no projektiem, kas izveidojušies Google eksperimentālajā darbnīcā X Labs, izrādījās tieši no zinātniskās fantastikas. Google Glass piedāvāja valkājamu datoru solījumu, kas paplašināja mūsu viedokli par pasauli ar tehnoloģijām, taču Google Glass realitāte nav izpildījusi solījumu. Vēl viens X Labs projekts, kas nav vīlušies, ir pašpiedzīvotāju auto. Neskatoties uz fantastisku bezceļa automašīnas solījumu, šie transportlīdzekļi ir realitāte. Šis ievērojamais sasniegums ir atkarīgs no SLAM tehnoloģijas.
SLAM: vienlaicīga lokalizācija un kartēšana
SLAM ir akronīms vienlaicīgai lokalizācijai un kartēšanai, tehnoloģija, saskaņā ar kuru robots vai ierīce var izveidot kartes apkārtni un pareizi orientēties kartē reālajā laikā. Tas nav viegls uzdevums, un tas šobrīd pastāv uz tehnoloģisko pētījumu un dizaina robežām. Liels šķērslis, lai veiksmīgi īstenotu SLAM tehnoloģiju, ir vistas un olu problēma, ko ieviesa ar diviem nepieciešamajiem uzdevumiem. Lai veiksmīgi izveidotu vidi, jums jāzina jūsu orientācija un pozīcija tajā; taču šo informāciju iegūst tikai no iepriekš izveidotas vides kartes.
Kā darbojas SLAM
SLAM tehnoloģija parasti pārvar šo sarežģīto vistas un olu problēmu, izveidojot iepriekš izveidotu vides karti, izmantojot GPS datus. Šī karte tiek uzlabota, jo robots vai ierīce pārvietojas pa vidi. Patiesais šīs tehnoloģijas izaicinājums ir precizitāte. Mērījumi nepārtraukti jāuztver kā robots vai ierīce, kas pārvietojas pa telpu, un tehnoloģijai jāņem vērā "ierīce", ko ievieš gan ierīces kustība, gan mērīšanas metodes neprecizitāte. Tādējādi SLAM tehnoloģija lielā mērā ir mērīšanas un matemātikas jautājums.
Mērīšana un matemātika
Google automātiskā braukšanas mašīna ir darbības mērīšanas un matemātikas piemērs. Automašīna galvenokārt veic mērījumus, izmantojot uz jumta montētu LIDAR (lāzeru radaru) montāžu, kas var izveidot līdz pat 10 reižu sekundes 3D karti. Šis novērtēšanas biežums ir kritisks, jo automašīna pārvietojas ātrumā. Šos mērījumus izmanto, lai paplašinātu jau esošās GPS kartes, kuras Google ir labi pazīstams kā daļu no tā pakalpojuma Google Maps. Šie rādījumi veido lielu datu apjomu, un no šiem datiem iegūstot nozīmi, lai pieņemtu lēmumus par braukšanu, ir statistikas darbs. Automašīnas programmatūra izmanto uzlabotu statistiku, tostarp Monte Carlo modeļus un Bayesian filtrus, lai precīzi kartētu vidi.
Sekas paplašinātai realitātei
Automātiskais transportlīdzeklis ir acīmredzams primārais SLAM tehnoloģijas pielietojums. Tomēr mazāk apzināta lietošana var būt valkājamu tehnoloģiju pasaulē un papildinātā realitāte. Lai gan Google Glass var izmantot GPS datus, lai nodrošinātu aptuvenu lietotāja pozīciju, līdzīga nākotnes ierīce varētu izmantot SLAM tehnoloģiju, lai izveidotu daudz sarežģītāku lietotāja vides karti. Tas varētu ietvert izpratni par to, ko lietotājs ar ierīci meklē. Tas varētu atpazīt, kad lietotājs meklē orientieri, veikalu vai reklāmu, un izmantot šo informāciju, lai nodrošinātu paplašinātu realitāšu pārklājumu. Kamēr šīs funkcijas var izklausīties tālu, MIT projekts ir izstrādājis vienu no pirmajiem valkājamas SLAM tehnoloģiju ierīces piemēriem.
Tech, kas saprot telpu
Ne jau sen šī tehnoloģija bija fiksēts stacionārs terminālis, ko mēs izmantojam mūsu mājās un birojos. Tagad tehnoloģija ir pastāvīga un mobila. Šī tendence noteikti turpināsies, jo tehnoloģijas turpinās mazināt un kļūt savelkti mūsu ikdienas darbībās. Šo tendenču dēļ SLAM tehnoloģija kļūst arvien svarīgāka. Tas būs ilgs laiks, pirms mēs sagaidām, ka mūsu tehnoloģijas ne tikai sapratīs mūsu apkārtni, kā mēs pārvietosim, bet arī izmēģināsimies ar mūsu ikdienas dzīvi.
