La asombrosa tecnología detrás del coche autónomo de Google
Muchos de los proyectos que han surgido del taller experimental de Google, X Labs, han parecido salir de la ciencia ficción. Google Glass ofrecía la promesa de ordenadores portátiles que aumentaban nuestra visión del mundo con la tecnología, pero la realidad de Google Glass no ha cumplido su promesa. Otro proyecto de X Labs que no ha decepcionado es el de conducir el coche. A pesar de la fantástica promesa de un coche sin conductor, estos vehículos son una realidad. Este notable logro depende de la tecnología SLAM.
SLAM: Localización y mapeo simultáneos
SLAM es un acrónimo de localización y mapeo simultáneo, una tecnología mediante la cual un robot o un dispositivo puede crear un mapa de su entorno y orientarse adecuadamente dentro del mapa en tiempo real. No es una tarea fácil, y actualmente existe en las fronteras de la investigación tecnológica y el diseño. Un gran obstáculo para implementar con éxito la tecnología SLAM es el problema del huevo y la gallina, introducido por las dos tareas requeridas. Para trazar un mapa de un entorno con éxito, debe conocer su orientación y posición dentro de él; sin embargo, esta información sólo se obtiene a partir de un mapa preexistente del entorno.
Cómo funciona SLAM
La tecnología SLAM normalmente supera este complejo problema de gallina y huevo mediante la construcción de un mapa preexistente de un entorno que utiliza datos GPS. Este mapa se perfecciona a medida que el robot o dispositivo se desplaza por el entorno. El verdadero reto de la tecnología es la precisión. Las mediciones deben realizarse constantemente a medida que el robot o dispositivo se desplaza por el espacio, y la tecnología debe tener en cuenta el «ruido» introducido tanto por el movimiento del dispositivo como por la inexactitud del método de medición. Esto hace que la tecnología SLAM sea en gran medida una cuestión de medición y matemáticas.
Medición y Matemáticas
El coche autopropulsado de Google es un ejemplo de medición y matemáticas en acción. En primer lugar, el coche toma medidas utilizando el conjunto LIDAR (radar láser) montado en el techo, que puede crear un mapa en 3D de su entorno hasta 10 veces por segundo. Esta frecuencia de evaluación es crítica a medida que el coche se mueve a gran velocidad. Estas mediciones se utilizan para aumentar los mapas GPS preexistentes, que Google es bien conocido por mantener como parte de su servicio Google Maps. Las lecturas crean una gran cantidad de datos, y la generación de significado a partir de estos datos para tomar decisiones de conducción es el trabajo de las estadísticas. El software del coche utiliza estadísticas avanzadas, incluyendo modelos de Monte Carlo y filtros bayesianos para trazar un mapa preciso del entorno.
Implicaciones para la realidad aumentada
Los vehículos autónomos son la aplicación primaria obvia de la tecnología SLAM. Sin embargo, un uso menos obvio puede ser en el mundo de las tecnologías vestibles y la realidad aumentada. Mientras que Google Glass puede utilizar datos GPS para proporcionar una posición aproximada del usuario, un dispositivo futuro similar podría utilizar la tecnología SLAM para construir un mapa mucho más complejo del entorno del usuario. Esto podría incluir una comprensión de lo que el usuario está mirando exactamente con el dispositivo. Podría reconocer cuando un usuario está mirando un hito, una tienda o un anuncio, y utilizar esa información para proporcionar una superposición de realidad aumentada. Aunque estas características pueden parecer muy lejanas, un proyecto del MIT ha desarrollado uno de los primeros ejemplos de un dispositivo con tecnología SLAM que se puede llevar puesto.
Tecnología que entiende el espacio
No hace mucho tiempo que la tecnología era un terminal fijo y estacionario que utilizamos en nuestros hogares y oficinas. Ahora la tecnología está siempre presente y es móvil. Esta tendencia seguramente continuará a medida que la tecnología continúe miniaturizándose y entrelazándose con nuestras actividades diarias. Es debido a estas tendencias que la tecnología SLAM está adquiriendo cada vez más importancia. No pasará mucho tiempo antes de que esperemos que nuestra tecnología no sólo comprenda nuestro entorno a medida que nos movemos, sino que también nos guíe a través de nuestra vida diaria.
