Lokalisasi optik dan pemetaan simultan adalah proses yang menentukan arah dan posisi sensor sejauh menyangkut lingkungannya. Pada saat yang sama, ia memetakan lingkungan di sekitar sensor. Sejauh menyangkut pemasaran, teknologi ini masih dalam tahap awal. Hal baiknya adalah ia mengklaim dapat mengatasi kekurangan dalam sistem navigasi dan vision. Mari mengenal lebih jauh tentang manfaat dan aplikasi sistem ini.
Pertama-tama, penting untuk diingat bahwa SLAM bukanlah nama untuk perangkat lunak atau algoritme tertentu. Faktanya, ini merupakan proses yang menentukan arah dan posisi sensor.
Teknologi SLAM dari berbagai jenis. Banyak dari mereka tidak menggunakan kamera melainkan mengarah ke sistem yang memanfaatkan kekuatan penglihatan 3D untuk melakukan fungsi pemetaan dan lokasi. Anda bisa menemukan teknologi ini dalam berbagai bentuk. Namun, konsep umumnya sama di semua sistem.
Bagaimana SLAM visual bekerja
Pada kebanyakan sistem SLAM visual, titik setel dilacak melalui bingkai kamera. Tujuannya adalah untuk melipatgandakan posisi dalam 3D. Pada saat yang sama, ia menggunakan informasi yang diberikan untuk mendapatkan perkiraan kenyamanan kamera.
Pada dasarnya, tujuan dari sistem ini adalah untuk membuat penunjukan lingkungan dalam kaitannya dengan situs untuk navigasi yang mudah. Ini dapat dilakukan dengan satu kamera penglihatan 3D. Jika jumlah titik yang dilacak cukup, dimungkinkan untuk melacak orientasi sensor dan lingkungan fisik di sekitarnya.
Sistem alarm baru dapat membantu mengurangi kesalahan reproduksi dengan bantuan algoritma yang dikenal sebagai beam tuning. Pada dasarnya, sistem ini berjalan dalam waktu nyata. Oleh karena itu, baik data peta maupun data pendidikan melalui modifikasi paket pada saat yang bersamaan. Ini membantu meningkatkan kecepatan pemrosesan sebelum fusi akhir.
Aplikasi yang menggunakan Visual SLAM
Dalam waktu dekat, SLAM akan menjadi komponen penting dari augmented reality. Dengan SLAM, proyeksi gambar virtual yang akurat memerlukan perencanaan lingkungan fisik yang akurat. Oleh karena itu, teknologi SLAM virtual dapat memberikan resolusi pada level ini.
Hal baiknya adalah bahwa sistem ini digunakan di banyak robot lapangan, seperti penjelajah dan pemberi pinjaman yang digunakan untuk menjelajahi Mars. Mereka digunakan untuk mengontrol cara sistem SLAM Anda beroperasi untuk mobilitas otonom.
Demikian pula, teknologi ini digunakan dalam drone dan robot lapangan. Kendaraan otonom dapat menggunakan sistem untuk memetakan dan memahami dunia di sekitarnya. Di masa depan, sistem SLAM dapat menggantikan navigasi dan pelacakan GPS. Alasannya adalah karena sistem ini memberikan akurasi yang jauh lebih baik daripada Global Positioning System (GPS).
Singkat cerita, ini adalah pengenalan manfaat dan aplikasi teknologi Visual SLAM. Saya harap artikel ini membantu Anda mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang sistem.