Un grup mare de cercetatori de la Imperial College London, University of Edinburgh, Universitatea din Manchester, şi Universitatea Stanford au colaborat recent un proiect explorarea aplicaţia de localizare în timp real şi cartografiere instrumente pentru robotica, vehicule autonome, realitate virtuală (VR) si realitatea augmentată (AR).
"Obiectivul muncii noastre a fost să aducă experți cercetători din computer vision, hardware şi de compilator comunităţilor împreună pentru a construi sisteme de viitor pentru robotica, VR/AR, si internetul obiectelor (IoT)", cercetatorii au spus Tech Xplore într-un e-mail. "Ne-am dorit pentru a construi sisteme de viziune calculator robust, care sunt capabili de a percepe lumea la buget foarte redus de energie, dar cu precizia dorită; Suntem interesati de percepţia pe Joule metrice."
Cercetatorii implicati in proiect combinate lor competenţe şi expertiză pentru a asambla algoritmi, arhitecturi, instrumente şi software-ul necesar pentru a furniza SLAM. Concluziile lor ar putea ajuta pe cele care se aplică SLAM într-o varietate de domenii pentru a selecta şi de a configura hardware care poate atinge nivelul optim de performanta, precizie si consumul de energie şi algoritmi.
SLAM algoritmi sunt metode care se pot construi sau actualiza harta un mediu necunoscut în timp ce urmărirea de agent special poziţie în cadrul acesteia. Aceasta tehnologie poate avea aplicatii utile într-un număr de domenii, de exemplu în dezvoltarea de vehicule autonome, robotica, VR şi AR.
"Cercetarea noastră deja are un impact pe mai multe domenii, cum ar fi robotica, VR/AR şi IoT, unde maşinile sunt întotdeauna pe- şi sunt capabili de a comunica şi de a îndeplini sarcinile cu o exactitate rezonabilă, fără întreruperi, la consum de energie foarte mic," au spus cercetatorii.
Acest proiect cuprinzătoare a condus la câteva concluzii importante, precum şi la dezvoltarea de noi instrumente care ar putea facilita în mare măsură de implementarea SLAM în robotică, VR, AR, şi vehicule autonome.
Studiul, de asemenea, a făcut o serie de contribuţii în contextul hardware design, de exemplu, dezvoltarea de instrumente pentru a localiza si evalua blocaje de performanţă în aplicaţii native şi gestionate de profilare. Cercetatorii au prezentat un flux de lucru complet pentru crearea de hardware pentru calculator viziunea aplicaţii, care ar putea fi aplicate la platforme de viitor.
Focal-avion matrice senzor-procesor (FPSPs) sunt sisteme de procesare paralelă, în cazul în care fiecare pixel are un element de procesare.