Большая группа исследователей на Имперского колледжа Лондона, Эдинбургский университет, Университет Манчестера и Стэнфордского университета недавно сотрудничали на проект изучения приложения реального времени локализации и картирования инструменты для робототехника, автономных транспортных средств, виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR).
«Цель нашей работы было привлечь экспертов исследователей от компьютера видение, оборудования и компилятора общины вместе, чтобы построить будущее систем для робототехники, VR/AR и Интернет вещей (IoT),» исследователи сказал Tech Xplore в электронной почте. «Мы хотели построить видение надежных компьютерных систем, которые способны воспринимать мир в бюджет очень низкой мощности, но с желаемой точностью; Мы заинтересованы в восприятии на Джоуль метрические единицы.»
Исследователи, участвующие в проекте объединены свои навыки и опыт, чтобы собрать алгоритмов, архитектуры, инструменты и программное обеспечение, необходимое для доставки шлема. Их выводы могут помочь те применения шлема в различных областях для выбора и настройки алгоритмов и аппаратное обеспечение, можно добиться оптимального уровня производительности, точности и потребление энергии.
ШЛЕМА алгоритмы являются методы, которые могут создать или обновить карту неизвестным окружающей среды при отслеживания местоположения конкретного агента внутри него. Эта технология может иметь полезные приложения в ряде областей, например в разработке автономных транспортных средств, робототехники, ВР и Ар.
«Наши исследования уже оказывает влияние на многих таких областях, как робототехника, VR/AR и Като, где машины всегда на и способны общаться и выполнять свои задачи с разумной точностью, без перерывов, на очень мало потребление энергии,» исследователи сказал.
Этот всеобъемлющий проект привела ряд важных выводов, а также разработке новых инструментов, которые могли бы во многом способствовать осуществлению шлема в робототехнике, VR, AR и автономных транспортных средств.
Исследование также сделал ряд взносов в контексте аппаратного обеспечения, например, разработка профилирования инструменты для обнаружения и оценки узких мест производительности в собственных и управляемых приложениях. Исследователи представил полный рабочий процесс для создания оборудования для компьютерных видения приложений, которые могут быть применены для будущих платформ.
Координационных плоскости датчик-процессор массивы (FPSPs) являются системы параллельной обработки, где каждый пиксел имеет элемент обработки.