Apa itu Teknologi SLAM?

Teknologi Itu Bisa Bergerak Melalui Angkasa

Banyak proyek yang muncul dari bengkel eksperimental Google, X Labs , sepertinya benar dari fiksi ilmiah. Google Glass menawarkan janji komputer yang dapat dikenakan yang akan menambah pandangan kita tentang dunia dengan teknologi. Namun, realitas Google Glass telah dianggap oleh banyak orang untuk menjadi lebih membosankan daripada janjinya. Tetapi proyek X Labs lain yang belum mengecewakan adalah mobil yang menyetir sendiri. Meskipun janji fantastis dari mobil tanpa pengemudi, kendaraan ini adalah kenyataan. Pencapaian luar biasa ini didorong oleh pendekatan yang disebut teknologi SLAM.

SLAM: Pelokalan dan Pemetaan Bersamaan

Teknologi SLAM adalah singkatan dari lokalisasi dan pemetaan secara bersamaan, suatu proses di mana robot atau perangkat dapat membuat peta sekitarnya, dan mengorientasikan dirinya dengan benar dalam peta ini secara real time. Ini bukan tugas yang mudah, dan saat ini ada di perbatasan penelitian dan desain teknologi. Penghalang besar untuk menerapkan teknologi SLAM dengan sukses adalah masalah ayam dan telur yang diperkenalkan oleh dua tugas yang diperlukan. Untuk berhasil memetakan suatu lingkungan, orang harus tahu orientasi dan posisinya di dalamnya; namun informasi ini hanya diperoleh dari peta lingkungan yang sudah ada sebelumnya.

Bagaimana cara kerja SLAM?

Teknologi SLAM biasanya mengatasi masalah ayam-dan-telur yang rumit ini dengan membangun peta lingkungan yang sudah ada sebelumnya menggunakan data GPS. Peta ini kemudian disempurnakan sebagai robot atau perangkat bergerak melalui lingkungan. Tantangan sejati teknologi ini adalah salah satu keakuratan. Pengukuran harus selalu dilakukan ketika robot atau perangkat bergerak melalui ruang, dan teknologi harus memperhitungkan "noise" yang diperkenalkan oleh pergerakan perangkat dan ketidaktepatan metode pengukuran. Ini membuat teknologi SLAM sebagian besar masalah pengukuran dan matematika.

Pengukuran dan Matematika

Contoh dari pengukuran ini dan matematika dalam tindakan, seseorang dapat melihat penerapan mobil mengemudi diri Google. Mobil ini terutama melakukan pengukuran menggunakan rakitan LIDAR (radar laser) yang dipasang di atap, yang dapat membuat peta 3D sekitarnya hingga 10 kali per detik. Frekuensi evaluasi ini sangat penting ketika mobil bergerak dengan kecepatan. Pengukuran ini digunakan untuk menambah peta GPS yang sudah ada sebelumnya, yang dikenal Google sebagai bagian dari layanan Google Maps-nya. Pembacaan membuat sejumlah besar data, dan menghasilkan makna dari data ini untuk membuat keputusan mengemudi adalah pekerjaan statistik. Perangkat lunak pada mobil menggunakan sejumlah statistik canggih, termasuk model Monte Carlo dan filter Bayesian untuk memetakan lingkungan secara akurat.

Implikasi pada Augmented Reality

Kendaraan otonom adalah aplikasi utama yang jelas dari teknologi SLAM, namun penggunaan yang kurang jelas bisa di dunia teknologi yang dapat dipakai dan augmented reality. Meskipun Google Glass dapat menggunakan data GPS untuk memberikan posisi kasar pengguna, perangkat masa depan yang serupa dapat menggunakan teknologi SLAM untuk membangun peta lingkungan pengguna yang jauh lebih rumit. Ini dapat mencakup pemahaman tentang apa tepatnya yang dilihat pengguna dengan perangkat. Itu bisa mengenali ketika pengguna melihat tengara, etalase, atau iklan, dan menggunakan informasi itu untuk memberikan overlay realitas yang ditambah. Meskipun fitur ini mungkin terdengar jauh, proyek MIT telah mengembangkan salah satu contoh pertama dari perangkat teknologi SLAM yang dapat dikenakan.

Teknologi yang Memahami Ruang

Belum lama ini teknologi diasumsikan sebagai terminal stasioner tetap yang akan kami gunakan di rumah dan kantor kami. Sekarang teknologi selalu hadir, dan mobile. Ini adalah tren yang pasti akan terus berlanjut seiring dengan teknologi yang terus mengecil dan menjadi terjalin dalam aktivitas sehari-hari. Karena tren ini, teknologi SLAM akan menjadi semakin penting. Tidak akan lama sebelum kita mengharapkan teknologi kita untuk tidak hanya memahami lingkungan kita saat kita bergerak, tetapi mungkin mengemudikan kita melalui kehidupan kita sehari hari.