Paikannus- ja kartoitusteknologiat autonomisissa laitteissa

Itsenäiset mobiilirobotit ja autonomiset ajoneuvot tarvitsevat kyvyn paikantaa itsensä ja kartoittaa ympäristönsä. Mobiilirobottien ja autonomisen liikenteen yleistyminen vaatii toimivat ja luotettavat paikannus- ja kartoitusmenetelmät, koska ne vastaavat laitteiden turvallisuudesta. Erilaisia paikannus- ja kartoitusteknologioita mobiilirobottien ja autonomisten ajoneuvojen käyttöön on monia. Yksikään teknologioista ei ole yksiselitteisesti luotettavin. Tavoitteena on löytää teknologioista hyviä ja huonoja puolia, joiden perusteella teknologioiden soveltuvuutta arvioidaan. Lisäksi SLAM-teknologioiden tulevaisuutta tarkastelemalla voidaan tehdä päätelmiä erilaisista lähestymistavoista. Vertailun perimmäisenä tarkoituksena on löytää ja esitellä vaihtoehtoisia teknologioita paikannukseen ja kartoitukseen. SLAM-teknologioiden tutkiminen kirjallisuuden avulla tuo oman haasteensa tutkimuksen luotettavuuteen. Akateemisten tekstien lisäksi tutkimustyöhön käytetään myös kaupallisia lähteitä. Monet tarkasteluun valikoituneista teknologioista ovat jo niin kypsiä paikannus- ja kartoitusmenetelmiksi, että niistä löytyy kaupallisia toteutuksia. Paikannukseen ja kartoitukseen käytetään yleisesti lidar-sensoreita ja kameroita, jotka ovat teknologioina keskenään hyvin erilaisia, mutta molempia käytetään autonomisissa laitteissa. Lidarin käyttö autonomisissa ajoneuvoissa jakaa mielipiteitä, koska sen käyttöön liittyy haasteita dynaamisen ympäristön ja hinnan kanssa. Esimerkiksi Tesla pyrkii käyttämään kameroita lidarin sijasta. Paikantamiseen ja kartoittamiseen löytyy myös muita teknologioita, esimerkiksi radar- tai RFID-sensoreiden avulla. Radar on jo käytössä ajoneuvojen mukautuvissa vakionopeudensäätimissä, koska se pystyy havaitsemaan esteitä pitkältä kantamalta sankankin sumun lävitse. Paikantamiseen voi käyttää myös akustiikkaa tai verkkoyhteyksiä, mutta näiden lähestymistapojen tarkkuus on muita heikompi. Näillekin teknologioille on kuitenkin olemassa käyttökohteita myös autonomisten laitteiden ulkopuolella. Tulevaisuudessa paikantamiseen ja kartoittamiseen tullaan tarvitsemaan enemmän laskentatehoa, kun olemassa olevat teknologiat kehittyvät tarkemmiksi ja luotettavammiksi. Kehitystä vaaditaan siis myös ympäröivissä teknologioissa. Esimerkiksi analogiset prosessorit matriisilaskentaan voivat olla yleisempiä tulevaisuudessa. Matriisilaskenta on tärkeässä osassa erityisesti koneoppimisessa, ja koneoppiminen toimii hyvin esimerkiksi kameroiden kanssa. Esitellyistä teknologioista löydettyjen hyvien ja huonojen puolien avulla perustellaan kameroiden olevan paras teknologia autonomisen liikenteen ja mobiilirobottien tarpeisiin. Tähän vaikuttavat ensisijaisesti kameroiden halpa hinta ja joustavuus, jotka tekevät kameroista houkuttelevan vaihtoehdon. Kamerat tarjoavat ympäristöstään myös paljon sellaisia tietoja, joita muilla teknologioilla ei voida kerätä, kuten esimerkiksi objektien värejä tai pinnanlaatuja. Kamerat eivät kuitenkaan ole täydellinen teknologia ja kehitystyölle on vielä varaa. Kameroiden käyttäminen ei tietenkään sulje pois muiden teknologioiden käyttömahdollisuutta niiden rinnalla