Visual Simultan Lokalisasi dan pemetaan adalah proses yang menentukan orientasi dan posisi sensor sejauh menyangkut lingkungannya. Pada saat yang sama, ia melakukan pemetaan lingkungan di sekitar sensor. Sejauh menyangkut komersialisasi, teknologi ini masih dalam masa pertumbuhan. Hal baiknya adalah ia mengklaim dapat mengatasi kekurangan sistem navigasi dan penglihatan. Mari kita cari tahu lebih lanjut tentang manfaat dan aplikasi sistem ini.

Pertama-tama, penting untuk diingat bahwa SLAM bukanlah nama dari perangkat lunak atau algoritme tertentu. Faktanya, ini mewakili proses yang menentukan orientasi dan posisi sensor. Teknologi SLAM

memiliki berbagai jenis. Banyak dari mereka tidak menggunakan kamera tetapi mengacu pada sistem yang memanfaatkan kekuatan penglihatan 3D untuk melakukan fungsi pemetaan dan lokasi. Anda dapat menemukan teknologi ini dalam berbagai bentuk. Namun, konsep keseluruhannya sama di semua sistem.

Cara Kerja Teknologi SLAM visual

Di sebagian besar sistem SLAM visual, pelacakan titik setel dilakukan melalui bingkai kamera. Tujuannya adalah untuk melakukan triangulasi posisi 3D. Pada saat yang sama, ia menggunakan informasi yang diberikan untuk mendapatkan perkiraan istirahat dari kamera.

Pada dasarnya, tujuan dari sistem ini adalah untuk melakukan pemetaan lingkungan sehubungan dengan lokasi untuk navigasi yang mudah . Itu bisa dilakukan melalui satu kamera penglihatan 3D. Jika cukup banyak titik terlacak, dimungkinkan untuk melacak orientasi sensor dan lingkungan fisik di sekitarnya.

Sistem alarm baru dapat membantu mengurangi kesalahan reproduksi dengan bantuan algoritme yang dikenal sebagai penyesuaian paket. Pada dasarnya, sistem ini bekerja dalam waktu nyata. Oleh karena itu, baik data pemetaan maupun data pendidikan melalui penyesuaian paket pada saat yang bersamaan. Ini membantu meningkatkan kecepatan pemrosesan sebelum penggabungan akhir mereka.

Aplikasi yang menggunakan Visual SLAM

Dalam waktu dekat, SLAM akan menjadi komponen penting dari augmented reality. Dengan SLAM, proyeksi gambar virtual yang akurat memerlukan pemetaan lingkungan fisik yang berbasis presisi. Oleh karena itu, teknologi SLAM virtual dapat memberikan keakuratan 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 kerja sistem SLAM Anda untuk navigasi 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 bahwa sistem ini menawarkan akurasi yang jauh lebih baik daripada GPS.

Singkat cerita, ini adalah pengenalan tentang manfaat dan aplikasi teknologi Visual SLAM. Saya harap artikel ini akan membantu Anda mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang sistem.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

*

code