Was ist die SLAM-Technologie?

Viele der Projekte, die aus Googles Experimentierwerkstatt, den X Labs, hervorgegangen sind, wirken wie etwas aus der Science-Fiction. Google Glass bot das Versprechen von tragbaren Computern, die unsere Sicht auf die Welt mit Technologie erweitern, aber die Realität von Google Glass hat das Versprechen nicht erfüllt. Ein weiteres Projekt der X Labs, das nicht enttäuscht hat, ist das selbstfahrende Auto. Trotz des fantastischen Versprechens eines fahrerlosen Autos sind diese Fahrzeuge eine Realität. Diese bemerkenswerte Leistung beruht auf der SLAM-Technologie.

SLAM: Simultane Lokalisierung und Kartierung

SLAM ist ein Akronym für Simultane Lokalisierung und Kartierung, eine Technologie, mit der ein Roboter oder Gerät eine Karte seiner Umgebung erstellen und sich innerhalb der Karte in Echtzeit entsprechend orientieren kann. Das ist keine leichte Aufgabe und befindet sich derzeit an den Grenzen der Forschung und des technologischen Designs. Ein Haupthindernis für die erfolgreiche Implementierung der SLAM-Technologie ist das Henne-Ei-Problem, das durch die beiden notwendigen Aufgaben entsteht. Um eine Umgebung erfolgreich abzubilden, ist es notwendig, die Orientierung und die Position innerhalb der Umgebung zu kennen; diese Informationen erhält man jedoch nur aus einer bereits existierenden Karte der Umgebung.

Wie SLAM funktioniert

Die SLAM-Technologie überwindet typischerweise dieses komplexe Henne-Ei-Problem, indem sie mithilfe von GPS-Daten eine bereits existierende Karte der Umgebung erstellt. Diese Karte wird verfeinert, während sich der Roboter oder das Gerät durch die Umgebung bewegt. Die eigentliche Herausforderung bei dieser Technologie ist die Genauigkeit. Die Messungen müssen ständig durchgeführt werden, während sich der Roboter oder das Gerät durch den Raum bewegt, und die Technologie muss das „Rauschen“ berücksichtigen, das sowohl durch die Bewegung des Geräts als auch durch die Ungenauigkeit der Messmethode entsteht. Damit ist die SLAM-Technologie weitgehend eine Frage der Messung und Mathematik.

Messung und Mathematik

Das selbstfahrende Auto von Google ist ein Beispiel für Messung und Mathematik in Aktion. Das Auto führt hauptsächlich Messungen mit dem auf dem Dach montierten LIDAR (Laser-Radar) Array durch, das bis zu 10 Mal pro Sekunde eine 3D-Karte der Umgebung erstellen kann. Diese Häufigkeit der Beurteilung ist kritisch, da sich der Fahrkorb mit hoher Geschwindigkeit bewegt. Diese Messungen werden verwendet, um die bereits vorhandenen GPS-Karten zu ergänzen, die Google bekanntlich als Teil seines Dienstes Google Maps pflegt. Die Messwerte erzeugen eine Menge Daten, und aus diesen Daten eine Bedeutung zu generieren, um Entscheidungen zu treffen, ist die Aufgabe der Statistik. Die Software des Fahrzeugs verwendet fortschrittliche Statistiken, wie Monte-Carlo-Modelle und Bayes-Filter, um die Umgebung genau abzubilden.

Implikationen für Augmented Reality

Autonome Fahrzeuge sind die offensichtlichste Anwendung der SLAM-Technologie. Eine weniger offensichtliche Anwendung könnte jedoch in der Welt der Wearable Technologies und Augmented Reality liegen. Während Google Glass GPS-Daten verwenden kann, um eine ungefähre Position des Benutzers zu bestimmen, könnte ein ähnliches zukünftiges Gerät die SLAM-Technologie verwenden, um eine viel komplexere Karte der Umgebung des Benutzers zu erstellen. Dazu könnte ein genaues Verständnis dessen gehören, was der Benutzer mit dem Gerät ansieht. Es könnte erkennen, wenn ein Benutzer auf eine Sehenswürdigkeit, ein Schaufenster oder eine Werbung blickt, und diese Informationen nutzen, um ein Augmented-Reality-Overlay bereitzustellen. Während diese Funktionen weit hergeholt erscheinen mögen, hat ein MIT-Projekt eines der ersten Beispiele für ein tragbares Gerät mit SLAM-Technologie entwickelt.

Technik, die den Raum versteht

Es ist noch gar nicht so lange her, da war Technik ein feststehendes, stationäres Endgerät, das wir in unseren Wohnungen und Büros nutzten. Jetzt ist die Technik immer präsent und mobil. Dieser Trend wird sich fortsetzen, da die Technologie weiter miniaturisiert und in unsere täglichen Aktivitäten integriert wird. Aufgrund dieser Trends gewinnt die SLAM-Technologie zunehmend an Bedeutung. Es wird nicht mehr lange dauern, bis wir von unserer Technologie erwarten, dass sie nicht nur unsere Umgebung versteht, während wir uns bewegen, sondern uns auch in unserem täglichen Leben führt.

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