Pelokalan dan Pemetaan Visual Simultan (vSLAM) menawarkan banyak aplikasi, itulah sebabnya ia mendapatkan popularitas di seluruh dunia. Sejauh menyangkut aplikasi komersial, teknologi ini belum cukup berkembang. Tetapi ini membantu mengatasi kekurangan banyak sistem navigasi dan penglihatan. Oleh karena itu, ini bisa menjadi sangat populer di industri komersial juga. Mari kita pelajari lebih dalam tentang teknologi ini.

Pertama-tama, penting untuk diingat bahwa SLAM visual bukanlah nama program perangkat lunak atau algoritme tertentu. Peran utama dari teknologi ini adalah untuk mengidentifikasi posisi dan arah sensor tertentu dalam lingkungannya. Pada saat yang sama, ini membantu memetakan lingkungan yang mengelilingi sensor ini.

Bagaimana cara kerjanya?

Di sebagian besar sistem ini, bingkai kamera yang berurutan digunakan untuk melacak titik setel. Idenya adalah untuk melakukan triangulasi posisi tiga dimensinya. Pada saat yang sama, informasi ini digunakan untuk mendapatkan perkiraan pose kamera. Terutama, sistem ini digunakan untuk memetakan lingkungan sekitarnya sehubungan dengan hal-hal di sekitar untuk navigasi yang lebih baik.

Biasanya, kamera penglihatan 3D digunakan untuk tujuan ini, tidak seperti teknologi SLAM lainnya. Jika terdapat cukup titik pelacakan di setiap frame, dimungkinkan untuk memahami struktur lingkungan fisik dan orientasi sensor.

Jenis Aplikasi

Meskipun visual SLAM belum berkembang, SLAM memiliki banyak potensi dalam pengaturan yang berbeda. Tetapi penting untuk diingat bahwa ini memainkan peran besar dalam dunia augmented reality. Untuk proyeksi gambar virtual yang akurat, diperlukan pemetaan lingkungan fisik yang akurat. Dan ini hanya mungkin dengan bantuan teknologi SLAM visual.

Saat ini, teknologi ini digunakan di berbagai robot lapangan, seperti pemberi pinjaman dan perampok. Yang cukup menarik, teknologi ini digunakan di Land Rover yang dikirim ke Mars untuk eksplorasi dan navigasi.

Selain itu, juga digunakan di bidang pertanian. Robot lapangan dan drone menggunakan teknologi ini untuk terbang di atas ladang tanaman. Selain itu, kendaraan otonom dapat menggunakan sistem ini untuk memetakan dan memahami lingkungannya.

Sistem SLAM Visual mampu menggantikan navigasi pelacakan GPS di beberapa sektor. Masalah dengan sistem GPS adalah bahwa mereka tidak begitu berguna di dalam ruangan. Selain itu, mereka tidak seakurat itu. Dengan bantuan SLAM, kekurangan ini bisa dihilangkan. Alasannya adalah sistem ini bergantung pada satelit.

Masalahnya adalah bahwa teknologi ini dapat diterapkan di banyak bidang. Inilah alasan permintaan sistem ini akan terus meningkat. Karena teknologi ini digunakan di banyak sistem, banyak produk seperti kendaraan otonom akan tersedia untuk publik di jalan.

Singkat cerita, ini adalah pengenalan teknologi SLAM visual dan berbagai sektor di mana itu dapat diimplementasikan dengan sukses.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

*

code