Enne parima lahenduse leidmist tuleb kõigepealt otsida SLAM-i ja selle funktsioonide määratlust. SLAM-i täielik omadus on samaaegne stabiilsus ja kaardistamine. See on tehnika, mis on osa robotite tehisintellektist, mis võimaldab neil kaardistada ja navigeerida. Seda seetõttu, et sarnaselt inimestele vajavad isegi robotid tee leidmiseks kaarte. Kuid erinevalt inimestest ei saa nad GPS-i kasutada, kuna see ei näita õiget asukohta, mis võib olla robotitele keeruline, sest nad peavad olema täpsed.
Samuti ei tööta kodus korralikult GPS. Seetõttu vajavad nad samaaegset navigeerimist ja kaardistamist, et aidata neil reisimisel oma piirkondi ja asukohti kaardistada. Need on tehtud robotite poolt, kui nad kombineerivad kogutud andmeid salvestatud andmetega. Selle kaudu kaardistavad nad, kuhu nad saavad minna. Kuigi see võib tunduda lihtne, on salvestatud andmete kaardistamiseks ja integreerimiseks äsja kogutud andmetega mitu sammu. Ja GPU-dega sama tüüpi andmete saamiseks kasutatakse erinevaid algoritme.
Robotite SLAM-meetodis kasutatakse mitut tarkvara, kuna eespool selgitasime, et sellel meetodil on mitu komponenti. Need programmid on:
-
Sensori andmete integreerimine – selle tarkvaraga skannib robot pilte 90 korda sekundis pildi põhjalikuks töötlemiseks ja 20 korda sekundis paremaks testimiseks. Arvutites on robot vaid piisk ämbris. Seetõttu koguvad masinas olevad andurid pidevalt ümbrust. Nende andmetega kaardistavad nad siin tegelikud asukohad ja asukohad. Samuti salvestab see kauguse nende endiste asukohtade vahel.
-
Liikuvad keskmised – robotites pöörlevad rattad mõõdavad seni läbitud vahemaad. Piiramatud mõõteparameetrid salvestavad ka masina asendi kiirust ja kiirust. Kõik need andmed koondatakse andurite liitmise teel, et teha kindlaks, kuidas robot töötab ja kuidas see liigub.
-
Anduri registreerimine – anduriandmete registreerimist nimetatakse ka kahe andmevaheliseks mõõtmiseks. See võib olla ka mõõtmine hiljuti joonistatud mõõtkava ja eelnevalt koostatud kaardi vahel. Kui uued andmed on registreeritud, saab see luua uusi piirkondlikke kaarte või analüüsida robotis varem registreeritud kaarte.
-
Teise osapoole GPU – roboti joonistatud kaardid loevad 20–100 sekundit. Ja selle statistika jaoks peaks remondivõimsus olema kõrge. Ja seetõttu peaksid GPU-d olema ka tavalistest protsessoritest võimsamad.
-
Visuaalne läbisõidu mõõtmine ja kaardistamine – visuaalne läbisõidu mõõtmine on funktsioon, mis kasutab andmete hankimiseks ainsa vahendina videot. Kaardistamise puhul on selleks kolm võimalust. Üks on kirjutada ja käivitada algoritme nii, et robotit suunav inimene koostab algoritmi põhjal kaardi. Teine on andmevoog, mille jaama administraator kaardistab. Ja kolmas – mis on väga soovitatav – on andmete registreerimine kaardistamiseks läbisõidu mõõtmise rakenduse ja lidari skaneerimise abil. Nii ei pea robot rohkema saamiseks ikka ja jälle sama ruumi ringi jooksma.