Skip to content

Wat is SLAM-technologie?

14 de augustus de 2021
L100288 clean 56a6ab575f9b58b7d0e431d9

Veel van de projecten die zijn voortgekomen uit de experimentele workshop van Google, X Labs, leken regelrecht uit sciencefiction te komen. Google Glass bood de belofte van draagbare computers die onze kijk op de wereld verrijkten met technologie, maar de realiteit van Google Glass heeft zijn belofte niet waargemaakt. Een ander X Labs-project dat niet teleurstelt, is de zelfrijdende auto. Ondanks de fantastische belofte van een auto zonder bestuurder, zijn deze voertuigen werkelijkheid. Deze opmerkelijke prestatie is afhankelijk van SLAM-technologie.

SLAM: gelijktijdige lokalisatie en toewijzing

SLAM is een acroniem voor simultane lokalisatie en mapping, een technologie waarbij een robot of een apparaat een kaart van zijn omgeving kan maken en zich in realtime goed kan oriënteren op de kaart. Dit is geen gemakkelijke taak, en het bestaat momenteel aan de grenzen van technologisch onderzoek en ontwerp. Een groot obstakel voor het succesvol implementeren van SLAM-technologie is het kip-en-ei-probleem dat door de twee vereiste taken wordt geïntroduceerd. Om een ​​omgeving met succes in kaart te brengen, moet u uw oriëntatie en positie daarin kennen; deze informatie wordt echter alleen verkregen uit een reeds bestaande kaart van de omgeving.

Hoe SLAM werkt

SLAM-technologie lost dit complexe kip-en-ei-probleem meestal op door een reeds bestaande kaart van een omgeving te bouwen met behulp van GPS-gegevens. Deze kaart wordt vervolgens verfijnd terwijl de robot of het apparaat door de omgeving beweegt. De echte uitdaging van de technologie is er een van nauwkeurigheid. Er moeten constant metingen worden gedaan terwijl de robot of het apparaat door de ruimte beweegt, en de technologie moet rekening houden met de “ruis” die wordt geïntroduceerd door zowel de beweging van het apparaat als de onnauwkeurigheid van de meetmethode. Dit maakt SLAM-technologie grotendeels een kwestie van meten en wiskunde.

Meting en wiskunde

De zelfrijdende auto van Google is een voorbeeld van meten en wiskunde in actie. De auto voert voornamelijk metingen uit met behulp van de op het dak gemonteerde LIDAR-eenheid (laserradar), die tot 10 keer per seconde een 3D-kaart van zijn omgeving kan maken. Deze evaluatiefrequentie is van cruciaal belang aangezien de auto met hoge snelheid rijdt. Deze metingen worden gebruikt om de reeds bestaande GPS-kaarten aan te vullen, waarvan Google bekend is dat ze deze onderhouden als onderdeel van zijn Google Maps-service. De metingen creëren een enorme hoeveelheid gegevens en het genereren van betekenis uit deze gegevens om sturende beslissingen te nemen, is het werk van statistieken. De software op de auto maakt gebruik van geavanceerde statistieken, waaronder Monte Carlo-modellen en Bayesiaanse filters om de omgeving nauwkeurig in kaart te brengen.

Implicaties voor Augmented Reality

Autonome voertuigen zijn de voor de hand liggende primaire toepassing van SLAM-technologie. Een minder voor de hand liggend gebruik kan echter zijn in de wereld van draagbare technologieën en augmented reality. Terwijl Google Glass GPS-gegevens kan gebruiken om een ​​ruwe positie van de gebruiker te geven, zou een soortgelijk toekomstig apparaat SLAM-technologie kunnen gebruiken om een ​​veel complexere kaart van de omgeving van de gebruiker te bouwen. Dit kan een goed begrip zijn van waar de gebruiker precies naar kijkt met het apparaat. Het kan herkennen wanneer een gebruiker naar een oriëntatiepunt, etalage of advertentie kijkt en die informatie gebruiken om een ​​augmented reality-overlay te bieden. Hoewel deze functies misschien nog ver weg klinken, heeft een MIT-project een van de eerste voorbeelden van een draagbaar apparaat met SLAM-technologie ontwikkeld.

Technologie die ruimte begrijpt

Nog niet zo lang geleden was technologie een vaste, stationaire terminal die we thuis en op kantoor gebruiken. Nu is technologie altijd aanwezig en mobiel. Deze trend zal zich zeker voortzetten naarmate technologie steeds kleiner wordt en verstrengeld raakt in onze dagelijkse activiteiten. Door deze trends wordt SLAM-technologie steeds belangrijker. Het zal niet lang duren voordat we verwachten dat onze technologie niet alleen onze omgeving begrijpt terwijl we ons verplaatsen, maar ons ook door ons dagelijks leven loodst.