Jika SLAM adalah istilah baru bagi Anda dan Anda ingin mempelajarinya lebih lanjut, Anda berada di halaman yang tepat. SLAM adalah teknologi baru yang digunakan untuk memungkinkan robot penggerak kendaraan menemukan lingkungan sekitar. Idenya adalah untuk menemukannya di peta. Pada dasarnya, teknologi ini terkait dengan robot, tetapi juga dapat digunakan di banyak perangkat dan mesin lain, seperti drone, kendaraan udara otomatis, forklift otomatis, dan pembersih robot untuk beberapa nama. Mari kita lihat lebih dalam teknologi ini.
Munculnya SLAM
Pada tahun 1995, SLAM dipresentasikan pertama kali pada Simposium Riset Robotika Internasional. Pada tahun 1986, definisi matematika diperkenalkan pada konferensi IEEE Robotics and Automation. Setelah konferensi, studi dilakukan untuk mempelajari lebih lanjut tentang instrumen navigasi dan teori statistik.
Setelah lebih dari satu dekade, para ahli telah mempresentasikan cara untuk mengimplementasikan kamera tunggal untuk mencapai tujuan yang sama daripada menggunakan beberapa sensor. Hasilnya, upaya ini mengarah pada terciptanya SLAM berbasis visi. Sistem ini menggunakan kamera untuk mode 3D.
Tanpa diragukan lagi, ini adalah pencapaian besar di era itu. Sejak itu, kami telah melihat sistem ini diterapkan di sejumlah bidang.
Inti dari SLAM adalah pemetaan dan pelokalan
Sekarang, mari kita mengenal lebih jauh tentang pemetaan, terjemahan, dan esensi sistem SLAM. Ini akan membantu Anda mempelajari lebih lanjut tentang teknik ini dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana hal itu terbukti berguna.
Lokasi
Terjemahan dapat membantu Anda mengetahui di mana Anda berada. Pada dasarnya, SLAM memberi Anda perkiraan situs berdasarkan informasi visual. Seolah-olah Anda menemukan tempat yang ganjil untuk pertama kalinya.
Karena kita manusia tidak memiliki rasa pertahanan dan jarak yang jelas, kita mungkin tersesat. Hal yang hebat tentang robot berbasis SLAM adalah mereka dapat dengan mudah melihat arah dalam kaitannya dengan lingkungan sekitarnya. Namun, peta tersebut harus dilatih dengan baik untuk menentukan lokasi Anda.
Menggambar Peta
Pemetaan mengacu pada proses yang membantu menganalisis informasi yang dikumpulkan oleh robot melalui sensor. Secara umum, sistem berbasis penglihatan memanfaatkan kamera sebagai sensor sensitif. Setelah membuat paralaks yang cukup untuk gerakan, di tengah situs 2D, teknik triangulasi diterapkan untuk mendapatkan situs 3D.
Keindahan dari augmented reality adalah dapat membantu memperoleh informasi dari gambar virtual di lingkungan nyata. Namun, augmented reality memerlukan teknik tertentu untuk mempelajari lingkungannya dan menentukan posisi relatif kamera.
Oleh karena itu, Anda dapat melihat bahwa SLAM memainkan peran yang sangat penting di sejumlah area seperti interaksi situs, antarmuka, grafik, rendering, dan pelacakan.
Singkat cerita, ini adalah pengantar teknologi di balik SLAM dan berbagai bidang di mana ia diimplementasikan.
Jika Anda ingin mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang terjemahan dan pemetaan simultan, Anda dapat menelusuri terjemahan dan pemetaan SLAM AI secara bersamaan.