Sekelompok peneliti di Imperial College London, University of Edinburgh, Universitas Manchester, dan Universitas Stanford baru-baru ini telah berkolaborasi pada proyek menjelajahi aplikasi real-time lokalisasi dan pemetaan alat untuk Robotika, otonom kendaraan, realitas virtual (VR) dan augmented reality (AR).
"Tujuan dari pekerjaan kami adalah untuk membawa ahli peneliti dari komputer visi, perangkat keras dan kompiler masyarakat bersama-sama untuk membangun masa depan sistem Robotika, VR AR dan Internet of Things (IoT)," para peneliti mengatakan Tech Xplore dalam email. "Kami ingin membangun sistem visi kuat komputer yang mampu melihat dunia pada anggaran daya sangat rendah tetapi dengan akurasi yang diinginkan; kami lebih tertarik dalam persepsi per metrik Joule."
Para peneliti yang terlibat dalam proyek gabungan mereka keterampilan dan keahlian untuk merakit algoritma, arsitektur, peralatan dan perangkat lunak yang diperlukan untuk memberikan SLAM. Temuan mereka bisa membantu mereka menerapkan SLAM di berbagai bidang untuk memilih dan mengkonfigurasi algoritma dan hardware yang dapat mencapai tingkat optimal kinerja, ketepatan dan konsumsi energi.
SLAM algoritma adalah metode yang dapat membangun atau memperbarui peta lingkungan tidak diketahui sambil menjaga melacak yang lokasi agen tertentu di dalamnya. Teknologi ini dapat memiliki aplikasi yang berguna dalam beberapa bidang, misalnya dalam pengembangan otonom kendaraan, Robotika, VR dan AR.
"Penelitian kami sudah memiliki dampak pada berbagai bidang Robotika, VR AR dan IoT, mana mesin selalu aktif dan mampu berkomunikasi dan melakukan tugas-tugas mereka dengan akurasi yang wajar, tanpa interupsi, di konsumsi daya yang sangat sedikit," Para peneliti mengatakan.
Proyek komprehensif ini telah menyebabkan beberapa temuan penting, dan pengembangan alat-alat baru yang sebagian besar dapat memfasilitasi pelaksanaan SLAM di Robotika, VR, AR, dan otonom kendaraan.
Studi juga membuat sejumlah kontribusi dalam konteks desain hardware, misalnya, mengembangkan profil alat untuk mencari dan mengevaluasi bottleneck kinerja dalam aplikasi native dan dikelola. Para peneliti disajikan alur kerja penuh untuk menciptakan hardware untuk komputer visi aplikasi, yang dapat diterapkan untuk platform masa depan.
Fokus-plane Sensor-Processor array (FPSPs) adalah sistem pemrosesan paralel, di mana setiap pixel memiliki unsur pengolahan.