Görsel Eşzamanlı Yerelleştirme ve haritalama, çevresi söz konusu olduğunda bir sensörün yönünü ve konumunu belirleyen bir işlemdir. Aynı zamanda sensör etrafındaki ortamın haritalanmasını gerçekleştirir. Ticarileştirme söz konusu olduğunda, bu teknoloji hala emekleme dönemindedir. İyi olan şey, navigasyon ve görüş sistemlerinin eksikliklerini ele aldığını iddia etmesidir. Bu sistemin faydaları ve uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinelim.
Her şeyden önce, SLAM'ın belirli bir yazılım veya algoritma parçasının adı olmadığını hatırlamak önemlidir. Nitekim bir sensörün yönünü ve konumunu belirleyen süreci temsil eder.
SLAM teknolojisi çeşitli türlerdedir. Birçoğu kamera kullanmaz, ancak haritalama ve konum işlevlerini gerçekleştirmek için 3B görmenin gücünden yararlanan bir sistemi ifade eder. Bu teknolojiyi farklı şekillerde bulabilirsiniz. Bununla birlikte, genel konsept tüm sistemlerde aynıdır.
Görsel SLAM Teknolojisi Nasıl Çalışır?
Çoğu görsel SLAM sisteminde, ayar noktalarının takibi kamera çerçeveleri aracılığıyla yapılır. Amaç, 3B konumunu nirengi yapmaktır. Aynı zamanda, kameradan yaklaşık duruşu elde etmek için verilen bilgileri kullanır.
Öncelikle, sistemlerin amacı, kolay gezinme için konuma göre çevrenin haritalandırılmasını sağlamaktır. Tek bir 3D görüş kamerası ile yapılabilir. Yeterli nokta izlenirse, sensör oryantasyonunu ve etrafındaki fiziksel ortamı takip etmek mümkündür.
Yeni alarm sistemleri, demet ayarı olarak bilinen bir algoritmanın yardımıyla yeniden üretim hatalarının azaltılmasına yardımcı olabilir. Temel olarak, bu sistemler gerçek zamanlı olarak çalışır. Bu nedenle, hem harita verileri hem de eğitim verileri aynı anda paket ayarlamasından geçer. Bu, nihai birleşme öncesinde işlem hızlarını artırmaya yardımcı olur.
Görsel SLAM kullanan uygulamalar
Yakın gelecekte, SLAM, artırılmış gerçekliğin önemli bir bileşeni haline gelecektir. SLAM ile, sanal görüntülerin doğru bir şekilde projeksiyonu, fiziksel ortamın hassas tabanlı haritalanmasını gerektirir. Bu nedenle, sanal SLAM teknolojisi bu seviyenin doğruluğunu sağlayabilir.
İşin iyi yanı, bu sistemlerin Mars'ı keşfetmek için kullanılan gezginler ve ödünç verenler gibi birçok alan robotunda konuşlandırılmış olmasıdır. SLAM sistemlerinizin otonom navigasyon için çalışma şeklini kontrol etmek için kullanılırlar.
Benzer şekilde, bu teknoloji dronlarda ve saha robotlarında kullanılmaktadır. Otonom araçlar, çevrelerindeki dünyayı haritalamak ve anlamak için sistemleri kullanabilir. Gelecekte, SLAM sistemleri GPS navigasyon ve izlemenin yerini alabilir. Bunun nedeni, bu sistemlerin GPS'den çok daha iyi doğruluk sunmasıdır.
Uzun lafın kısası, bu Visual SLAM teknolojisinin faydalarına ve uygulamalarına bir girişti. Umarım bu makale sistemi daha iyi anlamanıza yardımcı olur.
