Niantic kunngjorde et partnerskap med Coco Robotics for å bruke data samlet inn av Pokémon Go-spillere til å trene autonome leveringsroboter, med mer enn 30 milliarder bilder frivillig lastet opp siden 2016.
Spillets utvikler, gjennom Niantic Spatial, gjenbruker utvidede virkelighetsskanninger tatt på PokéStops og treningssentre for å forbedre visuelle navigasjonssystemer. Esses-data lar roboter identifisere steder med centimeters nøyaktighet i komplekse bymiljøer.
Teknologien reduserer avhengigheten av GPS, som ofte svikter i områder med høye bygninger eller forstyrrelser. Partnerskapet representerer den første store kommersielle testen av Niantic Spatials geospatiale modell.
Spillere bidro ved å skanne virkelige miljøer under spillingen, ofte oppmuntret av belønninger som ekstra gjenstander. Postene inkluderer bilder, videoer og metadata som vinkler, tider og værforhold, og danner en enorm database med visuelle referanser.
Partnerskap akselererer autonom navigering
Coco Robotics integrerer Visual Positioning System (VPS) fra Niantic Spatial i sin robotflåte for siste mils leveranser. Esses utstyr, omtrent på størrelse med kofferter, opererer på fortau og sykkelstier i utvalgte byer.
Robotene når hastigheter på opptil 21 km/t og transporterer ting som måltider og shopping. Visuell presisjon hjelper deg å unngå hindringer og opprettholde trygge ruter på travle gater.
Niantic Spatial fremhever at utfordringen med å plassere virtuelle objekter i den virkelige verden, som i spillet, faller sammen med behovet for roboter for å bevege seg trygt rundt. Diretores-teknikere oppgir at det tekniske problemet i hovedsak er det samme.
Data akkumulert siden spillets lansering
Siden lanseringen av Pokémon Go i 2016 har millioner av brukere sendt inn milliarder av opt-in skanninger. Fokuset er på interessepunkter, som monumenter og veggmalerier, fanget fra flere vinkler og tider.
Dette materialet konstruerte detaljerte tredimensjonale modeller av urbane områder. Databasen overvinner begrensninger for GPS i “urban canyons”, der satellittsignaler blokkeres av bygninger.
Niantic styrket samlingen med spesifikke oppdrag i appen som belønner spillere for ytterligere skanninger. Assim, vokste banken organisk gjennom tiåret.
Begrensninger for GPS i tette byer
I storbyregioner mister GPS-signalet effektivitet på grunn av fysiske hindringer og refleksjoner. Robôs utelukkende avhengig av denne teknologien står overfor posisjoneringsfeil som kompromitterer leveranser.
Niantic Spatial sitt visuelle system bruker bilder av omgivelsene for nøyaktig triangulering. Isso tillater sanntidsbeslutninger, for eksempel rutejusteringer i møte med fotgjengere eller kjøretøy.
Tilnærmingen forbedrer påliteligheten i reelle leveringsscenarier, der centimetrisk presisjon utgjør en forskjell for sikkerhet og effektivitet.
Åpenhet i informasjonsinnhenting
Niantic opplyser at personvernregler alltid har indikert muligheten for å bruke data til andre formål enn spill. Usuários valgte å delta i skanninger ved å aktivere funksjonen i applikasjonen.
Ikke alle spillere assosierte disse bidragene med robottrening. Selskapet fastholder at bidragene var frivillige og knyttet til spillfordeler.
Debatten om gjenbruk av crowdsourcet data skjøt fart med kunngjøringen av partnerskapet. Especialistas merker seg at modellen demonstrerer den langsiktige verdien av masseinteraksjoner i AR-apper.
Fremtidige anvendelser av geospatial teknologi
Niantic Spatial planlegger å utvide bruken av Large Geospatial Model til andre sektorer som krever dynamisk kartlegging. Partnerskapet med Coco Robotics fungerer som et proof of concept for autonom robotikk.
Coco-roboter leverer allerede til lokasjoner i Estados Unidos, China og deler av Europa. VPS-integrasjon har som mål å øke dekningen og hastigheten på operasjoner.
Eksperter indikerer at kontinuerlige data fra roboter kan føres tilbake til modellen, og skape en syklus med konstant forbedring i forståelsen av bymiljøet.
