Muchos de los proyectos que han surgido del taller experimental de Google, X Labs, han parecido sacados de la ciencia ficción. Las Google Glass ofrecían la promesa de ordenadores portátiles que aumentaban nuestra visión del mundo con la tecnología, pero la realidad de las Google Glass no ha cumplido su promesa. Otro proyecto de los X Labs que no ha decepcionado es el del coche autoconducido. 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 simultáneos, una tecnología por la que 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 se encuentra en las fronteras de la investigación y el diseño tecnológico. Un gran obstáculo para la implantación con éxito de la tecnología SLAM es el problema del huevo y la gallina que introducen las dos tareas necesarias. Para mapear con éxito un entorno, es necesario 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 el SLAM

La tecnología SLAM suele superar este complejo problema del huevo y la gallina construyendo un mapa preexistente de un entorno utilizando datos GPS. Este mapa se perfecciona a medida que el robot o el dispositivo se mueven por el entorno. El verdadero reto de esta tecnología es la precisión. Las mediciones deben realizarse constantemente a medida que el robot o el dispositivo se mueven por el espacio, y la tecnología debe tener en cuenta el «ruido» que se introduce 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 autodirigido de Google es un ejemplo de medición y matemáticas en acción. El coche realiza principalmente mediciones mediante el conjunto LIDAR (radar láser) montado en el techo, que puede crear un mapa 3D de su entorno hasta 10 veces por segundo. Esta frecuencia de evaluación es fundamental, ya 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 generar un significado a partir de estos datos para tomar decisiones de conducción es el trabajo de la estadística. El software del coche utiliza estadísticas avanzadas, como los modelos de Monte Carlo y los filtros bayesianos, para cartografiar con precisión el entorno.

Implicaciones para la realidad aumentada

Los vehículos autónomos son la principal aplicación 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 las Google Glass pueden utilizar los datos del 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 precisa de lo que el usuario está mirando con el dispositivo. Podría reconocer cuándo un usuario está mirando un punto de referencia, un escaparate o un anuncio, y utilizar esa información para proporcionar una superposición de realidad aumentada. Aunque estas características puedan parecer muy lejanas, un proyecto del MIT ha desarrollado uno de los primeros ejemplos de dispositivo de tecnología SLAM para llevar puesto.

Tecnología que entiende el espacio

No hace mucho tiempo la tecnología era un terminal fijo y estacionario que utilizábamos en nuestras casas y oficinas. Ahora la tecnología está siempre presente y es móvil. Esta tendencia se mantendrá a medida que la tecnología siga miniaturizándose e integrándose en nuestras actividades cotidianas. Debido a estas tendencias, la tecnología SLAM es cada vez más importante. No pasará mucho tiempo antes de que esperemos que nuestra tecnología no sólo entienda nuestro entorno mientras nos movemos, sino que también nos guíe en nuestro día a día.

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