SLAM टेक्नोलॉजी और SLAM कारें क्या हैं?

कई प्रोजेक्ट जो Google की प्रायोगिक कार्यशाला से सामने आए हैं, एक्स लैब्स, विज्ञान कथा से ठीक बाहर लग रहे हैं। गूगल ग्लास पहनने योग्य कंप्यूटर के वादे की पेशकश की जिसने प्रौद्योगिकी के साथ दुनिया के बारे में हमारे दृष्टिकोण को बढ़ाया, लेकिन Google ग्लास की वास्तविकता ने अपना वादा पूरा नहीं किया है। एक और एक्स लैब्स परियोजना जिसने निराश नहीं किया है वह है सेल्फ ड्राइविंग कार. चालक रहित कार के काल्पनिक वादे के बावजूद, ये वाहन एक वास्तविकता हैं। यह उल्लेखनीय उपलब्धि SLAM तकनीक पर निर्भर है।

स्लैम: एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण

एसएलएएम एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण के लिए एक संक्षिप्त शब्द है, एक ऐसी तकनीक जिससे रोबोट या डिवाइस अपने परिवेश का नक्शा बना सकता है और वास्तविक समय में मानचित्र के भीतर खुद को ठीक से उन्मुख कर सकता है। यह कोई आसान काम नहीं है, और यह वर्तमान में प्रौद्योगिकी अनुसंधान और डिजाइन के मोर्चे पर मौजूद है। SLAM तकनीक को सफलतापूर्वक लागू करने में एक बड़ी बाधा दो आवश्यक कार्यों द्वारा शुरू की गई मुर्गी और अंडे की समस्या है। किसी परिवेश का सफलतापूर्वक मानचित्रण करने के लिए, आपको अपने उन्मुखीकरण और उसके भीतर की स्थिति का पता होना चाहिए; हालाँकि, यह जानकारी केवल पर्यावरण के पहले से मौजूद मानचित्र से प्राप्त की जाती है।

स्लैम कैसे काम करता है

एसएलएएम तकनीक आम तौर पर इस जटिल चिकन और अंडे के मुद्दे पर एक पर्यावरण का एक पूर्व-मौजूदा मानचित्र का उपयोग करके दूर करती है GPS आंकड़े। जैसे ही रोबोट या उपकरण पर्यावरण में घूमते हैं, इस मानचित्र को परिष्कृत किया जाता है। प्रौद्योगिकी की असली चुनौती सटीकता की है। जैसे ही रोबोट या उपकरण अंतरिक्ष में घूमता है, माप लगातार लिए जाने चाहिए, और प्रौद्योगिकी को इसमें शामिल होना चाहिए "शोर" को ध्यान में रखें जो डिवाइस की गति और माप की अशुद्धि दोनों द्वारा पेश किया जाता है तरीका। यह SLAM तकनीक को काफी हद तक माप और गणित का विषय बनाता है।

मापन और गणित

Google की सेल्फ-ड्राइविंग कार कार्रवाई में माप और गणित का एक उदाहरण है। कार मुख्य रूप से रूफ-माउंटेड LIDAR (लेजर रडार) असेंबली का उपयोग करके माप लेती है, जो एक सेकंड में 10 गुना तक अपने परिवेश का 3D मैप बना सकती है। मूल्यांकन की यह आवृत्ति महत्वपूर्ण है क्योंकि कार गति से चलती है। इन मापों का उपयोग पहले से मौजूद जीपीएस मानचित्रों को बढ़ाने के लिए किया जाता है, जिन्हें Google अपनी Google मानचित्र सेवा के हिस्से के रूप में बनाए रखने के लिए जाना जाता है। रीडिंग भारी मात्रा में डेटा बनाते हैं, और ड्राइविंग निर्णय लेने के लिए इस डेटा से अर्थ उत्पन्न करना आंकड़ों का काम है। कार का सॉफ्टवेयर पर्यावरण को सटीक रूप से मैप करने के लिए मोंटे कार्लो मॉडल और बायेसियन फिल्टर सहित उन्नत आंकड़ों का उपयोग करता है।

संवर्धित वास्तविकता के लिए निहितार्थ

स्वायत्त वाहन SLAM तकनीक का स्पष्ट प्राथमिक अनुप्रयोग हैं। हालांकि, पहनने योग्य प्रौद्योगिकियों और संवर्धित वास्तविकता की दुनिया में एक कम स्पष्ट उपयोग हो सकता है। जबकि Google ग्लास उपयोगकर्ता की किसी न किसी स्थिति को प्रदान करने के लिए GPS डेटा का उपयोग कर सकता है, एक समान भविष्य का उपकरण उपयोगकर्ता के वातावरण का अधिक जटिल मानचित्र बनाने के लिए SLAM तकनीक का उपयोग कर सकता है। इसमें यह समझना शामिल हो सकता है कि उपयोगकर्ता डिवाइस के साथ क्या देख रहा है। यह पहचान सकता है कि कोई उपयोगकर्ता किसी लैंडमार्क, स्टोरफ्रंट या विज्ञापन को कब देख रहा है, और उस जानकारी का उपयोग संवर्धित वास्तविकता ओवरले प्रदान करने के लिए कर सकता है। हालांकि ये विशेषताएं बहुत दूर लग सकती हैं, एक एमआईटी परियोजना ने पहनने योग्य एसएलएएम प्रौद्योगिकी उपकरण के पहले उदाहरणों में से एक विकसित किया है।

टेक जो अंतरिक्ष को समझता है

बहुत समय पहले की बात नहीं है कि प्रौद्योगिकी एक स्थिर, स्थिर टर्मिनल था जिसका उपयोग हम अपने घरों और कार्यालयों में करते हैं। अब तकनीक हमेशा मौजूद है और मोबाइल है। यह चलन निश्चित रूप से जारी रहेगा क्योंकि तकनीक छोटी होती जा रही है और हमारी दैनिक गतिविधियों में शामिल हो गई है। इन प्रवृत्तियों के कारण ही SLAM तकनीक अधिकाधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है। यह बहुत पहले नहीं होगा जब हम उम्मीद करते हैं कि हमारी तकनीक न केवल हमारे आस-पास के वातावरण को समझेगी, बल्कि हमारे दैनिक जीवन के माध्यम से हमें पायलट भी करेगी।