קבוצה גדולה של חוקרים באוניברסיטת אימפריאל קולג 'בלונדון, אוניברסיטת אדינבורו, אוניברסיטת מנצ'סטר ואוניברסיטת סטנפורד שיתפו פעולה לאחרונה בפרויקט החוקר את היישום של כלי לוקליזציה ומיפוי בזמן אמת עבור רובוטיקה, כלי רכב אוטונומיים, מציאות וירטואלית (VR) ) ומציאות מוגברת (AR).
"מטרת העבודה שלנו הייתה להביא חוקרים מומחים מרשתות ראייה, חומרה ומהדר ביחד כדי לבנות מערכות עתידיות לרובוטיקה, VR / AR, ואת Internet of Things (IoT)", אמרו החוקרים ל- Tech Xplore בדוא"ל. "רצינו לבנות מערכות חזון חזקות שיכולות לתפוס את העולם בתקציב חשמל נמוך מאוד, אבל עם הדיוק הרצוי, אנחנו מעוניינים בתפיסה לפי מדד ג'ול".
החוקרים המעורבים בפרויקט שילבו את כישוריהם ומומחיותם כדי להרכיב אלגוריתמים, ארכיטקטורות, כלים ותוכנה הדרושים כדי לספק SLAM. הממצאים שלהם יכולים לסייע לאלו החלים SLAM במגוון תחומים כדי לבחור ולהגדיר אלגוריתמים וחומרה שיכולים להשיג רמות אופטימליות של ביצועים, דיוק וצריכת אנרגיה.
אלגוריתמי SLAM הן שיטות שיכולות לבנות או לעדכן מפה של סביבה לא ידועה, תוך מעקב אחר מיקום סוכן מסוים בתוכו. טכנולוגיה זו יכולה להיות יישומים שימושיים במספר תחומים, למשל בפיתוח של כלי רכב אוטונומיים, רובוטיקה, VR, ו AR.
"המחקר שלנו כבר יש השפעה על תחומים רבים כגון רובוטיקה, VR / AR, ו- IoT, שבו מכונות תמיד על והם מסוגלים לתקשר ולבצע את המשימות שלהם עם דיוק סביר, ללא הפרעות, על צריכת חשמל קטנה מאוד, "אמרו החוקרים.
פרויקט מקיף זה הוביל למספר ממצאים חשובים ולפיתוח כלים חדשים שיכולים להקל על יישום SLAM ברובוטיקה, VR, AR וכלי רכב אוטונומיים.
המחקר גם עשה מספר תרומות בהקשר של עיצוב החומרה, למשל, פיתוח כלי פרופיל כדי לאתר ולהעריך צווארי בקבוק ביצועים בשני יישומים מקומיים ומנוהלים. החוקרים הציגו עבודה מלאה ליצירת חומרה עבור יישומי ראיית מחשב, אשר יכול להיות מיושם על פלטפורמות עתידיות.
מערכי המעבד של מוקד חיישנים (FPSPs) הם מעבדים מקבילים, כאשר לכל פיקסל יש אלמנט עיבוד.