Molti dei progetti che sono emersi dal laboratorio sperimentale di Google, X Labs, sono sembrati proprio fuori dalla fantascienza. Google Glass ha offerto la promessa di computer indossabili che hanno aumentato la nostra visione del mondo con la tecnologia, ma la realtà di Google Glass non ha mantenuto le sue promesse. Un altro progetto di X Labs che non ha deluso è l'auto a guida autonoma. Nonostante la fantastica promessa di un'auto senza conducente, questi veicoli sono una realtà. Questo notevole risultato dipende dalla tecnologia SLAM.
SLAM: localizzazione e mappatura simultanee
SLAM è un acronimo per localizzazione e mappatura simultanee, una tecnologia in cui un robot o un dispositivo può creare una mappa dei suoi dintorni e orientarsi correttamente all'interno della mappa in tempo reale. Non è un compito facile, e attualmente esiste alle frontiere della ricerca e della progettazione tecnologica. Un grande ostacolo per implementare con successo la tecnologia SLAM è il problema della gallina e dell'uovo introdotto dalle due attività richieste. Per mappare correttamente un ambiente, è necessario conoscere il proprio orientamento e posizione all'interno di esso; tuttavia, questa informazione viene acquisita solo da una mappa preesistente dell'ambiente.
Come funziona SLAM
La tecnologia SLAM supera di solito questo problema complesso di gallina e uova creando una mappa preesistente di un ambiente utilizzando i dati GPS. Questa mappa viene quindi perfezionata mentre il robot o il dispositivo si muove attraverso l'ambiente. La vera sfida della tecnologia è quella dell'accuratezza. Le misure devono essere prese costantemente mentre il robot o il dispositivo si muove attraverso lo spazio e la tecnologia deve tener conto del "fatto" che viene introdotto sia dal movimento del dispositivo che dall'inaccuratezza del metodo di misurazione. Questo rende la tecnologia SLAM in gran parte una questione di misurazione e matematica.
Misura e matematica
L'auto a guida autonoma di Google è un esempio di misurazione e matematica in azione. L'auto prende principalmente le misure utilizzando l'assemblaggio LIDAR (radar laser) montato sul tetto, che può creare una mappa 3D dell'ambiente circostante fino a 10 volte al secondo. Questa frequenza di valutazione è critica in quanto l'auto si muove a velocità. Queste misurazioni vengono utilizzate per aumentare le mappe GPS preesistenti, che Google è ben noto per il mantenimento come parte del suo servizio di Google Maps. Le letture creano una grande quantità di dati e generano significato da questi dati per prendere decisioni di guida è il lavoro delle statistiche. Il software dell'auto utilizza statistiche avanzate, inclusi i modelli Monte Carlo e i filtri bayesiani per mappare accuratamente l'ambiente.
Implicazioni per la realtà aumentata
I veicoli autonomi sono l'ovvia applicazione primaria della tecnologia SLAM. Tuttavia, un uso meno ovvio potrebbe essere nel mondo delle tecnologie indossabili e della realtà aumentata. Mentre Google Glass può utilizzare i dati GPS per fornire una posizione approssimativa dell'utente, un dispositivo futuro simile potrebbe utilizzare la tecnologia SLAM per costruire una mappa molto più complessa dell'ambiente dell'utente. Ciò potrebbe includere una comprensione di ciò che l'utente sta guardando con il dispositivo. Potrebbe riconoscere quando un utente sta guardando un punto di riferimento, un negozio o una pubblicità e utilizzare tali informazioni per fornire una sovrapposizione di realtà aumentata. Sebbene queste caratteristiche possano sembrare lontane, un progetto MIT ha sviluppato uno dei primi esempi di dispositivo tecnologico SLAM indossabile.
Tecnologia che comprende lo spazio
Non molto tempo fa la tecnologia era un terminale fisso fisso che usiamo nelle nostre case e negli uffici. Ora la tecnologia è sempre presente e mobile. Questa tendenza continuerà sicuramente mentre la tecnologia continua a miniaturizzare e intrecciarsi nelle nostre attività quotidiane. È a causa di queste tendenze che la tecnologia SLAM sta diventando sempre più importante. Non ci vorrà molto prima che ci aspettiamo che la nostra tecnologia non solo comprenda ciò che ci circonda mentre ci muoviamo, ma anche che ci guidi attraverso le nostre vite quotidiane.
