ટેકનોલોજી કે જે જગ્યા મારફતે ખસેડી શકો છો
Google ની પ્રાયોગિક વર્કશોપ, એક્સ લેબ્સમાંથી ઉદ્ભવ્યા છે તેવા ઘણા પ્રોજેક્ટ્સ વિજ્ઞાન સાહિત્યમાંથી જ યોગ્ય લાગ્યાં છે. ગૂગલ ગ્લાસ વેરેબલ કમ્પ્યુટર્સનું વચન આપે છે, જે ટેક્નોલૉજી સાથે વિશ્વનાં અમારા દેખાવમાં વધારો કરશે. જો કે, ગૂગલ ગ્લાસની વાસ્તવિકતાને તેના વચનથી ઘણાં વધારે ગમગીન ગણવામાં આવે છે. પરંતુ અન્ય X લૅબ્સ પ્રોજેક્ટ કે જે નિરાશ નથી તે સ્વ ડ્રાઇવિંગ કાર છે. ડ્રાઇવર વિનાની કારની અદ્દભૂત વચન હોવા છતાં, આ વાહનો વાસ્તવિકતા છે. આ નોંધપાત્ર સિદ્ધાંત એસએલએએમ ટેક્નોલૉજી તરીકે ઓળખાતી અભિગમ દ્વારા ચલાવવામાં આવે છે.
સ્લૅમ: એક સાથે સ્થાનિકીકરણ અને મેપિંગ
SLAM ટેકનોલોજી એક સાથે સ્થાનિકીકરણ અને મેપિંગ, એક પ્રક્રિયા છે જેમાં રોબોટ અથવા ઉપકરણ તેના આસપાસના નકશા બનાવી શકે છે, અને વાસ્તવિક રીતે આ નકશામાં યોગ્ય દિશા નિર્માણ કરી શકે છે. આ કોઈ સરળ કાર્ય નથી, અને તે હાલમાં ટેક્નોલોજી રિસર્ચ અને ડિઝાઈનની સીમા પર છે. એસએલએએમ ટેક્નોલૉજીનો સફળતાપૂર્વક અમલ કરવા માટે એક મોટી રોડબ્લોક એ ચિકન-અને-ઇંડાની સમસ્યા છે જે બે જરૂરી કાર્યો દ્વારા રજૂ કરવામાં આવી છે. પર્યાવરણને સફળતાપૂર્વક મેપ કરવા માટે, તેની અંદરની દિશા અને સ્થિતિને જાણવી જોઈએ; જો કે આ જાણકારી માત્ર પર્યાવરણના પૂર્વ-અસ્તિત્વમાંના નકશા પરથી મેળવી શકાય છે.
સ્લૅમ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?
એસએલએએમ ટેક્નોલૉજી સામાન્ય રીતે જીપીએસ ડેટાના ઉપયોગથી પર્યાવરણના પૂર્વ અસ્તિત્વમાંના નકશાને બનાવીને આ જટિલ ચિકન-અને-ઇંડા મુદ્દા પર કાબુ કરે છે. પર્યાવરણ દ્વારા રોબોટ અથવા ડિવાઇસને ખસેડવામાં આવે તે રીતે આ નકશાનું પુનરાવર્તન કરવામાં આવે છે. આ ટેક્નોલોજીનો સાચો પડકાર ચોકસાઈમાં એક છે. માપનને અવકાશ દ્વારા ચાલતા રોબોટ અથવા ડિવાઇસ તરીકે સતત રાખવામાં આવે છે, અને ટેક્નોલોજીને "અવાજ" ધ્યાનમાં લેવી જોઈએ જે ઉપકરણની ચળવળ અને માપ પદ્ધતિની અચોક્કસતા દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે છે. આ SLAM ટેકનોલોજીને મોટે ભાગે માપન અને ગણિત બાબત છે.
માપ અને ગણિત
આ માપ અને ક્રિયાના ગણિતનું ઉદાહરણ, તમે Google ની સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારના અમલીકરણને જોઈ શકો છો . આ કાર મુખ્યત્વે છત માઉન્ટ લેઇડર (લેસર રડાર) એસેમ્બલીનો ઉપયોગ કરીને માપ લે છે, જે તેના આસપાસના એક 3D નકશાને બીજાથી 10 ગણા સુધી બનાવી શકે છે. મૂલ્યાંકનની આ આવર્તન જટિલ છે કારણ કે કાર ગતિમાં આગળ વધે છે આ માપનો ઉપયોગ પહેલેથી અસ્તિત્વમાં રહેલા જીપીએસ નકશાને વધારવા માટે કરવામાં આવે છે, જે Google તેની Google નકશા સેવાના ભાગ રૂપે જાળવવા માટે જાણીતા છે. વાંચન એ વિશાળ પ્રમાણમાં ડેટા બનાવે છે, અને ડ્રાઇવિંગ નિર્ણયો લેવા માટે આ ડેટાનો અર્થ પેદા કરે છે આંકડાશાસ્ત્રનું કાર્ય છે. આ કાર પર સૉફ્ટવેર સંખ્યાબંધ અદ્યતન આંકડાઓનો ઉપયોગ કરે છે, જેમાં મોન્ટે કાર્લો મોડેલો અને બાયસેન ફિલ્ટર્સનો સમાવેશ થાય છે જેમાં પર્યાવરણને ચોક્કસપણે મેપ કરવા માટે છે.
વધતા રિયાલિટી પરના ઇમ્પ્લિકેશન્સ
સ્વાયત્ત વાહનો એ એસએલએએમ ટેક્નોલૉજીનો સ્પષ્ટ પ્રાથમિક ઉપયોગ છે, જો કે વેરેબલ ટેક્નોલોજીઓ અને વધારેલી વાસ્તવિકતાની દુનિયામાં તેનો ઓછો સ્પષ્ટ ઉપયોગ હોઇ શકે છે. જ્યારે ગૂગલ ગ્લાસ યુઝર્સની રફ પોઝિશન પૂરી પાડવા માટે જીપીએસ ડેટાનો ઉપયોગ કરી શકે છે, ત્યારે સમાન ભવિષ્યના ઉપકરણ વપરાશકર્તાના પર્યાવરણનું વધુ જટિલ નકશો બનાવવા માટે SLAM ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ કરી શકે છે. આ ઉપકરણ સાથે વપરાશકર્તા શું શોધી રહ્યું છે તે ચોક્કસપણે સમજવામાં શામેલ હોઈ શકે છે. તે ઓળખી શકે છે જ્યારે વપરાશકર્તા સીમાચિહ્ન, સ્ટોરફ્રન્ટ અથવા જાહેરાત પર નજર રાખે છે, અને તે માહિતીનો ઉપયોગ વધારેલ વાસ્તવિકતા ઓવરલે પૂરો પાડવા માટે કરે છે. જ્યારે આ સુવિધાઓ લાંબા સમય સુધી બંધ થઈ શકે છે, એમઆઇટી (MIT) પ્રોજેક્ટે વેરેબલ એસએલએએમ (LAC) ટેક્નૉલૉજી ડિવાઇસના પ્રથમ ઉદાહરણોમાંનો એક વિકસાવી છે.
ટેક તે જગ્યા Understands
તે ખૂબ લાંબો સમય પહેલા ન હતું કે ટેક્નોલૉજી એક નિશ્ચિત, સ્થિર ટર્મિનલ માનવામાં આવી હતી કે અમે અમારા ઘરો અને કચેરીઓમાં ઉપયોગ કરીશું. હવે ટેક્નોલોજી હંમેશા હાજર છે, અને મોબાઇલ. આ એક ટ્રેન્ડ છે જે ટેક ચાલુ રાખવાનું ચોક્કસ છે કારણ કે ટેક અમારા દૈનિક પ્રવૃત્તિઓમાં ઘટાડવામાં અને તેમાં પ્રવેશી રહ્યું છે. તે આ વલણોને કારણે છે કે SLAM ટેકનોલોજી વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ બનશે આપણે આગળ વધીએ છીએ તે અમારા પર્યાવરણને સમજી શકતા નથી, પરંતુ કદાચ આપણા રોજિંદા જીવન દ્વારા અમને પાયલોટ કરતાં પહેલાં અપેક્ષા રાખવામાં નહીં આવે.