Cos’è la tecnologia SLAM?

Molti dei progetti che sono usciti dal laboratorio sperimentale di Google, X Labs, sono sembrati qualcosa di fantascientifico. Google Glass ha offerto la promessa di computer indossabili che aumentavano la nostra visione del mondo con la tecnologia, ma la realtà di Google Glass non ha mantenuto la sua promessa. Un altro progetto degli X Labs che non ha deluso è l’auto a guida autonoma. Nonostante la fantastica promessa di un’auto senza conducente, questi veicoli sono una realtà. Questo notevole risultato si basa sulla tecnologia SLAM.

SLAM: localizzazione e mappatura simultanea

SLAM è l’acronimo di simultaneous localisation and mapping, una tecnologia con cui un robot o un dispositivo pụ creare una mappa del suo ambiente e orientarsi in modo appropriato all’interno della mappa in tempo reale. Non è un compito facile, ed è attualmente alle frontiere della ricerca e della progettazione tecnologica. Un grande ostacolo all’implementazione di successo della tecnologia SLAM è il problema dell’uovo e della gallina introdotto dai due compiti necessari. Per mappare con successo un ambiente, è necessario conoscere l’orientamento e la posizione all’interno di esso; tuttavia, queste informazioni si ottengono solo da una mappa preesistente dell’ambiente.

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Come funziona SLAM

La tecnologia SLAM tipicamente supera questo complesso problema dell’uovo e della gallina costruendo una mappa preesistente di un ambiente usando dati GPS. Questa mappa viene raffinata man mano che il robot o il dispositivo si muove nell’ambiente. La vera sfida di questa tecnologia è la precisione. Le misurazioni devono essere fatte costantemente mentre il robot o il dispositivo si muove nello spazio, e la tecnologia deve tenere conto del “rumore” introdotto sia dal movimento del dispositivo che dall’imprecisione del metodo di misurazione. Questo rende la tecnologia SLAM in gran parte una questione di misurazione e di matematica.

Misura e matematica

L’auto a guida autonoma di Google è un esempio di misura e matematica in azione. L’auto esegue principalmente misurazioni utilizzando l’array LIDAR (radar laser) montato sul tetto, che pụ creare una mappa 3D dei suoi dintorni fino a 10 volte al secondo. Questa frequenza di valutazione è critica, poiché l’auto si muove ad alta velocità. Queste misurazioni sono utilizzate per aumentare le mappe GPS preesistenti, che Google è ben noto per mantenere come parte del suo servizio Google Maps. Le letture creano un sacco di dati, e generare un significato da questi dati per prendere decisioni di guida è il lavoro della statistica. Il software dell’auto utilizza statistiche avanzate, come modelli Monte Carlo e filtri bayesiani, per mappare accuratamente l’ambiente.

Implicazioni per la realtà aumentata

I veicoli autonomi sono la principale applicazione evidente della tecnologia SLAM. Tuttavia, un uso meno ovvio pụ essere nel mondo delle tecnologie indossabili e della realtà aumentata. Mentre i Google Glass possono usare i dati GPS per fornire una posizione approssimativa dell’utente, un dispositivo futuro simile potrebbe usare la tecnologia SLAM per costruire una mappa molto più complessa dell’ambiente dell’utente. Questo potrebbe includere una comprensione accurata di cị che l’utente sta guardando con il dispositivo. Potrebbe riconoscere quando un utente sta guardando un punto di riferimento, una vetrina o una pubblicità, e utilizzare questa informazione per fornire una sovrapposizione di realtà aumentata. Anche se queste caratteristiche possono sembrare inverosimili, un progetto del MIT ha sviluppato uno dei primi esempi di un dispositivo di tecnologia SLAM indossabile.

La tecnologia che capisce lo spazio

Non molto tempo fa la tecnologia era un terminale fisso e stazionario che usavamo nelle nostre case e uffici. Ora la tecnologia è sempre presente e mobile. Questa tendenza continuerà man mano che la tecnologia continua a miniaturizzarsi e a integrarsi nelle nostre attività quotidiane. A causa di queste tendenze, la tecnologia SLAM sta diventando sempre più importante. Non passerà molto tempo prima che ci aspettiamo che la nostra tecnologia non solo capisca il nostro ambiente mentre ci muoviamo, ma anche che ci guidi nella nostra vita quotidiana.

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