Før vi går ind i den bedste løsning, er det først og fremmest fortolkningen af SLAM og dets anvendelser, der skal ses. Den komplette form for bang er samtidig lokalisering og også kortlægning. Det er en teknik, en del af robotternes kunstige intelligens, der hjælper dem med at udvikle kort samt navigere omkring. Dette skyldes, at ligesom mennesker, også robotter har brug for kort for at opdage deres metode. Men i modsætning til mennesker kan de ikke gøre brug af GPS, fordi det skuffer det nøjagtige område, hvilket kan være frustrerende for robotterne, da de kræver præcision.
Desuden fungerer GPS ikke så godt indendørs. Derfor har de brug for en samtidig lokaliserings- og kortlægningsteknik for at hjælpe dem med at kortlægge deres placering og stedet, mens de følger med på banen. Det gør robotterne, når de afstemmer de oplysninger, som de indsamler, med de opbevarede data. Derigennem tegner de de områder, som de skal gå. Selv om det ser let ud, er der flere faser i proceduren med at kortlægge og afstemme de opbevarede oplysninger med de nyligt indsamlede oplysninger. Og der anvendes et udvalg af formler til at få den slags data parallelt med GPU’erne.
Talrige applikationer udnyttes i SLAM-metoden til robotteknologi, som nævnt ovenfor at processen har flere faser. Disse applikationer er:
Placering af data fra sensorenheden – Med denne applikation optager en robot billederne 90 gange i sekundet til dybdebillede-målinger og også 20 gange i sekundet til nøjagtige array-målinger. I computersystemer er en robot dog en prik. Så sensorerne i maskinen indsamler konstant data om deres omgivelser. Med disse oplysninger uddrager de kortet og det præcise område af deres nuværende tilstand. Den videooptager også afstanden mellem deres tidligere placering.
Aktivitetsvurdering – De roterende hjul i robotterne bestemmer, hvor stor afstand den faktisk har tilbagelagt en tur indtil videre. Inertial målesystemer optager ligeledes hastigheden samt accelerationen af makerens indstilling på bånd. Alle disse oplysninger samles i sensing unit blend for at kende den generelle ydeevne samt tilstand af robottens aktiviteter.
Registrering af sensoroplysninger – Registrering af sensoroplysninger kaldes også en dimension mellem to informationspunkter. Det kan desuden være en dimension mellem en nyligt båndregistreret dimension og det allerede integrerede kort. Når de helt nye data er registreret, kan det skabe et nyt områdekort eller scanne over det forudregistrerede kort inde i robotten.
GPU til øjeblikkelige beregninger – De kort, der tiltrækkes af robotten, bestemmes 20-100 gange i sekundet. Og til disse vurderinger skal processorkraften være på et højt niveau. Samt til det skal GPU’erne desuden være ekstra effektive end den typiske CPU.
Visuel odometri og også kortlægning til lokalisering – Visuel odometri er en applikation, der gør brug af video som det eneste input til informationsindsamling. Hvad angår kortlægning, er der 3 manner ins, som kan udføres. Den ene er at optage på bånd samt køre algoritmer for den person, der styrer robotten, til at udvikle kortet baseret på algoritmen. Den anden er at streame informationsalgoritmen, så den kontrollerende person på terminalen kan tegne kortet. Og den 3. – en af de mest foreslåede – er at registrere oplysninger ved hjælp af odometriapplikation og lidar-scanning for at sikre, at kortlægningen kan foretages via log-kortlægningsstrategien. På denne måde behøver robotten ikke at køre rundt i nøjagtig det samme område igen og igen for at indsamle oplysninger.
