Niantic, Pokémon Go oyuncuları tarafından toplanan verileri otonom teslimat robotlarını eğitmek için kullanmak üzere Coco Robotics ile bir ortaklık yaptığını duyurdu ve 2016’dan beri gönüllü olarak 30 milyardan fazla görüntü yüklendi.
Oyunun geliştiricisi, Niantic Spatial aracılığıyla, görsel navigasyon sistemlerini geliştirmek için PokéStop’larda ve spor salonlarında alınan artırılmış gerçeklik taramalarını yeniden kullanıyor. Esses verileri, robotların karmaşık kentsel ortamlarda konumları santimetre hassasiyetinde tanımlamasına olanak tanır.
Teknoloji, yüksek binaların veya parazitin olduğu alanlarda sıklıkla başarısız olan GPS’e olan bağımlılığı azaltır. Ortaklık, Niantic Spatial’in coğrafi modelinin ilk büyük ticari testini temsil ediyor.
Oyuncular, oyun sırasında gerçek ortamları tarayarak katkıda bulunurlar ve genellikle ekstra öğeler gibi ödüllerle teşvik edilirler. Kayıtlar, fotoğraflar, videolar ve açılar, zamanlar ve hava koşulları gibi meta verileri içeriyor ve görsel referanslardan oluşan geniş bir veritabanı oluşturuyor.
Ortaklık otonom navigasyonu hızlandırıyor
Coco Robotics, son kilometre teslimatları için Niantic Spatial’ten Visual Positioning System’i (VPS) robot filosuna entegre ediyor. Yaklaşık valiz büyüklüğündeki Esses ekipmanlar, seçilen şehirlerdeki kaldırımlarda ve bisiklet yollarında çalışıyor.
Robotlar saatte 21 km’ye varan hızlara ulaşıyor ve yemek, alışveriş gibi eşyaları taşıyor. Görsel hassasiyet, engellerden kaçınmanıza ve kalabalık caddelerde güvenli rotaları korumanıza yardımcı olur.
Niantic Spatial, sanal nesneleri oyunda olduğu gibi gerçek dünyada konumlandırma zorluğunun, robotların güvenli bir şekilde hareket etme ihtiyacıyla örtüştüğünün altını çiziyor. Diretores teknisyenleri teknik sorunun esasen aynı olduğunu belirtiyor.
Oyunun çıkışından bu yana toplanan veriler
Pokémon Go’in 2016 yılında piyasaya sürülmesinden bu yana milyonlarca kullanıcı milyarlarca isteğe bağlı tarama gönderdi. Odak noktası, anıtlar ve duvar resimleri gibi çeşitli açılardan ve zamanlardan çekilen ilgi çekici noktalardır.
Bu malzeme kentsel alanların ayrıntılı üç boyutlu modellerini oluşturdu. Veritabanı, uydu sinyallerinin binalar tarafından engellendiği “kentsel kanyonlarda” GPS sınırlamalarının üstesinden geliyor.
Niantic, oyuncuları ek taramalar için ödüllendiren belirli uygulama içi görevlerle koleksiyonu güçlendirdi. Assim, banka on yıl boyunca organik olarak büyüdü.
Yoğun şehirlerde GPS sınırlamaları
Metropol bölgelerde GPS sinyali, fiziksel engeller ve yansımalar nedeniyle etkinliğini kaybeder. Yalnızca bu teknolojiye bağımlı olan Robôs, teslimatları tehlikeye atan konumlandırma hatalarıyla karşı karşıyadır.
Niantic Spatial’in görsel sistemi, doğru üçgenleme için çevredeki görüntüleri kullanır. Isso, yayalar veya araçlar karşısında rota ayarlamaları gibi gerçek zamanlı kararlara olanak tanır.
Bu yaklaşım, santimetre hassasiyetinin güvenlik ve verimlilik açısından fark yarattığı gerçek teslimat senaryolarında güvenilirliği artırır.
Bilgi toplamada şeffaflık
Niantic, gizlilik politikalarının her zaman verilerin oyun dışındaki amaçlarla kullanılma olasılığını gösterdiğini belirtiyor. Usuários, uygulamadaki işlevi etkinleştirerek taramalara katılmayı seçti.
Tüm oyuncular bu katkıları robot eğitimiyle ilişkilendirmedi. Şirket, başvuruların gönüllü olduğunu ve oynanış avantajlarıyla bağlantılı olduğunu savunuyor.
Kitle kaynaklı verilerin yeniden kullanımına ilişkin tartışma, ortaklığın duyurulmasıyla ivme kazandı. Especialistas, modelin AR uygulamalarındaki toplu etkileşimlerin uzun vadeli değerini gösterdiğini belirtiyor.
Jeouzaysal teknolojinin gelecekteki uygulamaları
Niantic Spatial, Large Geospatial Model kullanımını dinamik eşleme gerektiren diğer sektörlere genişletmeyi planlıyor. Coco Robotics ile yapılan ortaklık, otonom robot teknolojisine yönelik bir konsept kanıtı görevi görüyor.
Coco robotları halihazırda Estados Unidos, China ve Europa bölgelerindeki konumlara teslimat yapıyor. VPS entegrasyonu, operasyonların kapsamını ve hızını artırmayı amaçlamaktadır.
Uzmanlar, robotlardan gelen sürekli verilerin modele geri bildirimde bulunarak kentsel çevrenin anlaşılmasında sürekli bir iyileşme döngüsü yaratabileceğini belirtiyor.
