අභ්යවකාශය හරහා ගමන් කළ හැකි තාක්ෂණය
ගූගල්හි අත්හදා බැලීමේ වැඩමුළුවෙහි X Labs වලින් ඉස්මතු වූ ව්යාපෘති බොහොමයක් විද්යා ප්රබන්ධ වලින් හරියටම පෙනෙන්නට තිබේ. ගූගල් ග්ලාස් විසින් ලොව පිළිගත් තාක්ෂණයන් සමග අපගේ දෘෂ්ටිය වැඩිදියුණු කළ හැකිය. කෙසේ වෙතත්, ගූගල් ග්ලාස් යථාර්ථය බොහෝ දෙනා විසින් පොරොන්දු වූවාට වඩා වඩා ප්රකට ය. නමුත් තවත් X X Labs ව්යාපෘතියක් ස්වයංක්රීයව ධාවනය වන මෝටර් රථයක් බලාපොරොත්තු සුන් කර නැත. රියදුරු රහිත මෝටර් රථයක් සඳහා වූ පුදුම පොරොන්දුව තිබියදීත්, මෙම වාහන යථාර්ථය. මෙම සුවිශේෂී ජයග්රහණය SLAM තාක්ෂණය ලෙස හඳුන්වන ප්රවේශයකි.
SLAM: අනුක්රමික ස්ථානගත කිරීම සහ සිතියම්ගත කිරීම
SLAM තාක්ෂණය සමගාමීව ස්ථානගත කිරීම හා සිතියම්කරණය, එක් රොබෝවක් හෝ උපාංගයක් එහි වටපිටාවේ සිතියමක් නිර්මාණය කළ හැකි අතර, එම සිතියම තුල නියම ලෙස වේලාවට හරස් වන්න. මෙය පහසු කාර්යයක් නොවේ. වර්තමානයේ එය තාක්ෂණික පර්යේෂණ හා සැලසුම්වල සීමාවන් වේ. SLAM තාක්ෂණය සාර්ථකව ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා විශාල මාර්ග බාධකයක් අවශ්ය වන කාර්යයන් දෙකක් විසින් හඳුන්වා දෙන ලද කුකුළු මස් හා බිත්තර ගැටළුවකි. පරිසරයක් සාර්ථකව සිතියම් ගත කිරීම සඳහා එක් අයෙකුගේ සිය දිශානතිය සහ තත්වය දැනගත යුතුය; කෙසේ වෙතත් මෙම තොරතුරු ලබා ගත හැක්කේ පූර්ව පවතින සිතියමෙන් පමණි.
SLAM වැඩ කරන්නේ කෙසේද?
SLAM තාක්ෂණය සාමාන්යයෙන් ජීපීඑස් දත්ත භාවිතා කරන පරිසරයක පූර්ව පවතින සිතියමක් ගොඩ නැගීමෙන් මෙම සංකීර්ණ කුකුළු මස් හා බිත්තර ගැටළුව විසඳා ඇත. මෙම සිතියම පසුව පාරදෘශ්ය ලෙස පිරිපහදු කරන අතර, රොබෝව හෝ උපාංගය පරිසරය හරහා ගමන් කරයි. මෙම තාක්ෂනයේ සැබෑ අභියෝගය වන්නේ නිරවද්යතාවයයි. උපකරණය මඟින් රොබෝව හෝ උපාංගය නිරන්තරව ගමන් කළ යුතු අතර, උපකරණයේ චලනය දෙකම සහ මිනුම් ක්රමයේ සාවද්යතාවය මගින් හඳුන්වා දෙනු ලබන "ශබ්දය" සැලකිල්ලට ගත යුතුය. මෙයින් SLAM තාක්ෂණය ප්රධාන වශයෙන් මිණුම් සහ ගණිත කාරණා වේ.
මිනුම් හා ගණිතය
මෙම මිනුම් සහ ගණිතයේ නිදසුනක් උදාහරණයක් ලෙස, ගූගල්හි ස්වයංක්රීය මෝටර් රථය ක්රියාත්මක කිරීම දෙස බලයි . වාහනය ප්රාථමිකව ලෝඩර් (ලේසර් රේඩාර්) එකලස් කිරීම භාවිතා කරමින් මිනුම් භාවිතා කරයි. එහි වටපිටාවේ 3D සිතියම තත්පර 10 ක් දක්වා සෑදිය හැකිය. මෝටර් රථය වේගයෙන් ගමන් කරන විට මෙම ඇගයීමේ වාර ගණන තීරනාත්මක වේ. මෙම මිනුම් භාවිතා කරනුයේ පෙර පවතින GPS සිතියම් වැඩිදියුණු කිරීම සඳහාය. එය Google ගූගල් සිතියම් සේවාවෙහි කොටසක් ලෙස පවත්වාගෙන යාම සඳහා ප්රසිද්ධය. කියවීම් අති විශාල දත්ත ප්රමාණයක් නිර්මාණය කරයි, සංඛ්යාලේඛන කාර්යයන් ධාවනය තීරණ ගැනීම සඳහා මෙම දත්ත වලින් අර්ථය උත්පාදනය කිරීමකි. මෝටර් රථයේ ඇති මෘදුකාංග නිවැරදිව සිතියම්ගත කිරීම සඳහා මොන්ටෝ කාර්ලෝ මාදිලි හා බේයෙසියන් ෆිල්ටරය ද ඇතුළුව උසස් සංඛ්යා ලේඛන ගණනාවක් භාවිතා කරයි.
වැඩි දියුණු කළ යථාර්ථයන් කෙරෙහි බලපාන අයුරු
ස්වාධීන වාහන SLAM තාක්ෂණයේ පැහැදිලි ප්රාථමික යෙදීම වේ. කෙසේ වෙතත් අඩු ලෙසින් භාවිතා කළ හැකි තාක්ෂණයන් සහ වැඩිදියුණු කළ යථාර්ථය ලොව විය හැකිය. ගූගල් ග්ලාස් විසින් පරිශීලකයාගේ රළු තත්වයක් සැපයීමට GPS දත්ත භාවිතා කළ හැකි අතර, අනාගත අනාගත උපාංගය පරිශීලකගේ පරිසරයේ වඩා සංකීර්ණ සිතියමක් ගොඩනගා ගැනීම සඳහා SLAM තාක්ෂණය භාවිතා කළ හැකිය. මෙම උපාංගය සමඟ පරිශීලකයා දෙස බලන්නේ කුමක්ද යන්න පිළිබඳ අවබෝධයක් ඇතුළත් විය හැකිය. පරිශීලකයා සලකුණක් සලකුණු කරයි, සාප්පු සංකීර්ණය හෝ වෙළඳ දැන්වීම දෙස බලන විට, එය වැඩිදියුණු කළ යථාර්ථය යටපත් කිරීම සඳහා එම තොරතුරු භාවිතා කරයි. මෙම විශේෂාංග බොහෝ දුර දිග යන බවක් පෙනෙන්නට තිබුණත්, MIT ව්යාපෘතියක් භාවිතා කළ හැකි SLAM තාක්ෂණික උපකරණයක් වන පළමු උදාහරණවලින් එකක් නිර්මාණය වී ඇත.
අභ්යවකාශය වටහාගනී
බොහෝ කලකට පෙර අපගේ නිවෙස්වල සහ කාර්යාලවලදී අප භාවිතා කරන ස්ථාවර, ලිපිහල් පර්යන්තයක් බවට උපකල්පනය කරන ලදී. දැන් තාක්ෂණය වර්තමානයේ සහ ජංගම දුරකථනයයි. තාක්ෂණික කටයුතු අඛණ්ඩව අඩු කිරීම හා අපගේ එදිනෙදා කටයුතුවලට සම්බන්ධ වන බැවින් එය දිගටම පවත්වාගෙන යාමට වගබලා ගත හැකි ප්රවණතාවක්. SLAM තාක්ෂණය එන්ට එන්ටම වැදගත්වේ. අපි අපේ තාක්ෂණය වටා අපගේ වටපිටාව වටහා ගැනීමට පමණක් නොව, අපගේ දිනපතා ජීවිත හරහා අපට නියැලීමට බොහෝ කලක් අප අපේක්ෂා කරනු නොඅනුමානයි.