Als SLAM een nieuwe term voor je is en je wilt er meer over weten, dan ben je op de juiste pagina. SLAM is een nieuwe technologie die wordt gebruikt om een mobiele robot voor voertuigen in staat te stellen de omgeving te detecteren. Het idee is om zijn positie op de kaart te zien. Deze technologie wordt in de eerste plaats geassocieerd met robotica, maar kan ook worden gebruikt in veel andere apparaten en machines, zoals drones, automatische luchtvaartuigen, automatische vorkheftrucks en robotreinigers om er maar een paar te noemen. Laten we een dieper inzicht krijgen in deze technologie.
De komst van SLAM
In 1995 werd SLAM voor het eerst geïntroduceerd op het International Symposium on Robotics Research. In 1986 werd een wiskundige definitie gepresenteerd op de IEEE Robotics and Automation Conference. Na de conferentie is er onderzoek gedaan om meer te weten te komen over de navigatieapparatuur en statistische theorieën.
Na meer dan tien jaar introduceerden experts een methode om één camera te implementeren om hetzelfde doel te bereiken in plaats van meerdere sensoren te gebruiken. Als gevolg hiervan hebben deze inspanningen geleid tot het ontstaan van vision-based SLAM. Dit systeem maakte gebruik van camera’s om een driedimensionale positie te krijgen.
Zonder enige twijfel was dit een geweldige prestatie uit die tijd. Sindsdien hebben we de toepassing van deze systemen op een aantal gebieden gezien.
De kern, mapping en lokalisatie van SLAM
Laten we nu meer te weten komen over mapping, lokalisatie en de kern van SLAM-systemen. Dit zal u helpen meer over deze technologie te weten te komen en een beter begrip te krijgen van de bewezen voordelen ervan.
Lokalisatie
Lokalisatie kan u helpen erachter te komen waar u zich bevindt. Kortom, SLAM geeft je een inschatting van de locatie op basis van visuele informatie. Het is alsof je voor het eerst een rare plek tegenkomt.
Omdat wij mensen geen duidelijk gevoel van verdediging en afstand hebben, kunnen we verdwalen. Het mooie van op SLAM gebaseerde robots is dat ze gemakkelijk de richting kunnen bepalen ten opzichte van de omgeving. Het is echter belangrijk dat de kaart goed getraind is om uw locatie te herkennen.
In kaart brengen
Mapping verwijst naar een proces dat helpt bij het analyseren van informatie die door de robot is verzameld via een sensor. Over het algemeen maken vision-gebaseerde systemen gebruik van camera’s als gevoelige sensoren. Na het creëren van voldoende bewegingsparallax, te midden van tweedimensionale locaties, worden triangulatietechnieken ingezet om een driedimensionale locatie te krijgen.
Het mooie van augmented reality is dat het kan helpen informatie te verkrijgen uit virtuele beelden in een echte omgeving. Augmented reality vereist echter bepaalde technologieën om de omgeving eromheen te herkennen en de relatieve positie van camera’s te herkennen.
U kunt dus zien dat SLAM een zeer belangrijke rol speelt op een aantal gebieden, zoals locatie-interactie, interface, afbeeldingen, weergave en tracking.
Om een lang verhaal kort te maken, dit was een introductie tot de technologie achter SLAM en verschillende gebieden waar het wordt geïmplementeerd.
