На базе технологии Kinect, исследователи из Лаборатории персональной робототехники Корнеллского Университета (США) запрограммировали робота, прогнозирующего действия человека[15] и способного решать такие задачи, как разлив напитков или открытие двери холодильника. Робот фиксирует движения вашего тела, чтобы определить, какое действие вы производите в настоящий момент. Затем он обращается к базе видеоданных, в которой содержатся около 120 видов деятельности (от чистки зубов до приема пищи и разогревания еды в микроволновой печи), чтобы предсказать, какое движение вы сделаете дальше. Затем робот планирует своевременно помочь вам в решении той или иной задачи.
Создание трехмерной карты с технологией SLAM
Для того чтобы робот мог перемещаться в окружающей среде и выполнять действия, он должен иметь возможность создавать карту своего окружения и понимать свое местоположение внутри этой среды. Для решения такой задачи инженеры-робототехники разработали метод одновременной локализации и построения карты (сокр. англ. SLAM – от Simultaneous Localization and Mapping). До разработки SLAM датчики, необходимые для построения такой карты, как правило, были дорогими и громоздкими. Kinect предоставил недорогое и легкое решение. Видеоролики с Kinect-роботами появились на YouTube в течение нескольких недель после презентации Kinect. Среди роботов, работавших по этой технологии, были различные варианты: от квадрокоптера, летающего по комнате самостоятельно без управления человеком, до робота, способного перемещаться по завалам в поисках выживших после землетрясения[16].
Беспилотный автомобиль[17] от Google также использует технологию SLAM с собственной камерой и датчиками. Автомобиль обрабатывает как данные карты, так и данные датчиков для определения своего местоположения и обнаружения объектов вокруг себя, учитывая их размер, форму, направление и скорость движения. Программное обеспечение прогнозирует, что объекты могут сделать дальше, и автомобиль выполняет соответствующие ответные действия, например уступает дорогу пешеходу, пересекающему улицу.
Применение SLAM не ограничивается автономными транспортными средствами, роботами или беспилотными летательными аппаратами; люди могут использовать этот метод для нанесения на карту своего окружения. В Массачусетском технологическом институте (США) был разработан один из первых примеров встроенного в одежду SLAM-устройства[18]. Первоначально система была разработана для сотрудников службы спасения, к примеру, спасателей, отправляющихся на неизвестную территорию. При использовании камеры Kinect, размещаемой в районе грудной клетки, цифровая трехмерная карта создается в режиме реального времени, и пользователь перемещается по окружающей его среде. Конкретные местоположения могут сопровождаться комментариями, включаемыми с помощью переносной кнопки. Картой можно поделиться и сразу же отправить ее по беспроводным каналам связи руководителю, находящемуся удаленно.
С помощью SLAM также стали возможны новые формы игр. Разработанная в 2011 году компанией 13th Lab (Стокгольм, Швеция) Ball Invasion[19] является ранним примером интеграции SLAM в игры с применением AR. Держа iPad перед собой, вы видите, что ваше физическое окружение заполнено виртуальными объектами, которые нужно преследовать и расстреливать. Уникальность «Ball Invasion» заключается в том, что виртуальные элементы взаимодействуют с реальным миром: виртуальные пули отскакивают от стены перед вами, а виртуальные шары закатываются за вашу мебель. Когда вы играете в игру и перемещаете камеру iPad, вы создаете трехмерную карту окружающей среды в реальном времени, в которой становятся возможны такие взаимодействия. В 2012 году 13th Lab выпустила PointCloud[20] – набор средств разработки программного обеспечения (SDK, от англ. software development kit), позволяющий создавать приложения для iOS с применением технологии SLAM. 13th Lab была приобретена VR-компанией Oculus в 2014 году.
Сегодня SLAM является одной из основных технологий платформы Google Tango AR. В 2015 году программы на планшетах для разработки приложений на платформе Tango стали доступны сначала для профессиональных разработчиков, а затем уже появились и смартфоны с поддержкой Tango: в 2016 году – Lenovo Phab 2 Pro, в 2017 году – Asus ZenFone AR. С применением Tango становятся возможными: точная навигация без GPS, окна в виртуальные трехмерные миры, измерение пространств в реальном времени и игры, определяющие свое местоположение в комнате и предметы вокруг. Google описывает цель Tango как наделение «мобильных устройств человеческим пониманием пространства и движения».