クレジット：
マッパーの研究を主導したマサチューセッツ工科大学のコンピュータ科学者モーリス・ファロン氏は、「このために想定された作戦シナリオは、人々がフルスーツを着て環境の中に入って探索する危険物状況だった」と述べた。声明で述べた。 「現在のアプローチは、その後に彼らが見たものをテキストで要約することです。『左側のこの部屋に入った、これを見た、次の部屋に入った』など。私たちはそれを自動化したいと考えています。」
マッパーはいくつかの後に続きますロボットを自動的にマッピングする、人間の不均一で押し寄せる歩き方に合わせて、技術的に難しい調整を行っています。かさばる性質があるため、危険物対応者が使用する準備はまだ整っていません。
このデバイスは、加速度計、ジャイロスコープ、Microsoft Kinect カメラ、気圧計、光検出測距デバイス (LIDAR) など、多数のセンサーを採用しています。のLIDARはレーザー光線を送信しますデバイスの着用者の前面を中心に 270 度の円弧を描きます。次に、デバイスはビームがセンサーに戻るまでにかかる時間を計算することにより、壁やその他の地物までの距離を決定します。一方、加速度計とジャイロスコープは、着用者が回転したり、胴体を傾けたり、エレベーターで上昇したりするときを地図作成者が感知するのに役立ちます。気圧計が検出する気圧の違いは、着用者が階段を上るときにマッパーが感知するのに役立ちます。
さまざまな研究機関がリアルタイム マッピング デバイスを作成していますが、そのほとんどはロボットに搭載されています。昨年、ファロン氏は移動に合わせて地図を作成するロボットを開発した。しかし、人間用のバージョンを作成するのはさらに困難です。
ロボットは通常、滑らかな道に沿って転がりますが、人間は歩くときに少し跳ねるので、デバイスが人間の歩き方を考慮する必要があります。それが何を見ているのかを理解する。ロボットは、車輪の回転を利用して、どれだけ進んだかを計算します。 Fallon のヒューマン マッパーは、代わりにカメラからの視覚データを使用します。
マッピング ロボットは、重複を最小限に抑える事前に計画された経路に沿って動き回りますが、危険な状況を探索している人間は、建物の同じセクションを何度も歩いたり、同じ部屋を異なる角度から眺めたりすることになる可能性があります。マッパーの処理プログラムは、同じ場所を複数回訪問したことを認識できます。重なり合うデータを滑らかな 1 つのブループリントにまとめます。
マッパーのその他の機能には、ユーザーが重要な場所をマークするために押すことができるボタンが含まれます。このデバイスは、他の場所のコンピューターに継続的な更新を送信することもできるため、オフィス内のチームは、移動中の緊急対応要員を追跡することができます。
このようなマッパーを実際の緊急事態に使用できるようになるには、まだ改善が必要です。重要な要件の 1 つは、サイズがはるかに小さいことです。現在のプロトタイプには、タブレット コンピューターとほぼ同じサイズのセンサー パックが胴体の前部にストラップで固定されており、ユーザーはバッテリーとプロセッサーを運ぶバックパックを背負っています。