স্পেস মাধ্যমে সরানো পারেন যে প্রযুক্তি
গুগল এর পরীক্ষামূলক কর্মশালা, এক্স ল্যাবস থেকে উদ্ভূত যে অনেক প্রকল্প, বিজ্ঞান কথাসাহিত্য থেকে সঠিক বলে মনে হচ্ছে। গুগল গ্লাস পরিধানযোগ্য কম্পিউটারের প্রতিশ্রুতি প্রদান করে যা প্রযুক্তির সাথে বিশ্বের আমাদের দৃষ্টিভঙ্গিকে বৃদ্ধি করবে। যাইহোক, গুগল গ্লাসের বাস্তবতা তার প্রতিশ্রুতি তুলনায় আরো prosaic অনেক দ্বারা বিবেচনা করা হয়েছে। কিন্তু অন্য এক্স ল্যাবস প্রকল্প যা হতাশ না হয় স্বয়ং ড্রাইভিং গাড়ি। একটি ড্রাইভারহীন গাড়ী এর fantastical প্রতিশ্রুতি সত্ত্বেও, এই যানবাহন একটি বাস্তবতা। এই অসাধারণ অবদান SLAM প্রযুক্তি বলা একটি পদ্ধতি দ্বারা চালিত হয়।
SLAM: একযোগে স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিং
এসএলএএম প্রযুক্তি যুগপত স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিং, একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে একটি রোবট বা একটি ডিভাইস তার এলাকার একটি মানচিত্র তৈরি করতে পারে, এবং সঠিকভাবে এই মানচিত্রের মধ্যে সঠিকভাবে প্রাচীর তৈরি করতে পারে। এটি কোন সহজ কাজ নয়, এবং এটি বর্তমানে প্রযুক্তি গবেষণা এবং নকশা সীমারেখা বিদ্যমান। এসএলএএম প্রযুক্তির সফলভাবে প্রয়োগ করার জন্য একটি বড় বেড়িবাঁধ হল চিকেন এবং ডিম সমস্যা দুটি প্রয়োজনীয় কর্ম দ্বারা চালু। সফলভাবে একটি পরিবেশ ম্যাপ করার জন্য, একজনকে অবশ্যই তার অবস্থান ও অবস্থান সম্পর্কে জানা উচিত; তবে এই তথ্য শুধুমাত্র পরিবেশের একটি প্রাক-বিদ্যমান মানচিত্র থেকে অর্জন করা হয়।
কিভাবে SLAM কাজ করে?
এসএলএএম প্রযুক্তিটি সাধারণত জিপিএস ডেটা ব্যবহার করে একটি পরিবেশের প্রাক-বিদ্যমান মানচিত্র তৈরি করে এই জটিল মুরগির মাংস এবং ডিম উৎপন্ন করে। এই মানচিত্র রোবট বা ডিভাইস পরিবেশের মাধ্যমে সঞ্চালিত হিসাবে তারপর এটি iteratively সংহত হয় এই প্রযুক্তির সত্য চ্যালেঞ্জ নির্ভুলতা এক। পরিমাপ অবশ্যই রোবট বা ডিভাইসের মাধ্যমে স্থান স্থানান্তরিত হতে হবে, এবং প্রযুক্তিটিকে "গোলমাল" হিসাবে বিবেচনা করা উচিত যা ডিভাইসের গতিশীলতা এবং পরিমাপ পদ্ধতির অযৌক্তিকতা দ্বারা চালু হয়। এটি SLAM প্রযুক্তিটি মূলত পরিমাপ এবং গণিত বিষয়।
পরিমাপ এবং গণিত
এই পরিমাপ এবং কর্মের গণিতের একটি উদাহরণ, কেউ Google এর স্ব ড্রাইভিং গাড়িটি বাস্তবায়ন করতে পারে । এই গাড়ীটি প্রাথমিকভাবে ছাদ মাউন্টেড LIDAR (লেজার রাডার) সমাবেশের মাধ্যমে পরিমাপ করে, যা তার আশপাশের একটি 3D মানচিত্রকে সেকেন্ডের 10 বার পর্যন্ত তৈরি করতে পারে। গাড়িটি গতির দিকে চলে গেলে মূল্যায়ন এই ফ্রিকোয়েন্সিটি সমালোচনামূলক। এই পরিমাপ প্রাক-বিদ্যমান GPS মানচিত্রগুলি বৃদ্ধি করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যা গুগল তার Google মানচিত্র পরিষেবা অংশ হিসাবে বজায় রাখার জন্য সুপরিচিত। পাঠকগুলি একটি বিশাল পরিমাণ তথ্য তৈরি করে এবং ড্রাইভিং সিদ্ধান্তগুলি করতে এই ডেটা থেকে অর্থ উৎপন্ন করে পরিসংখ্যানের কাজ। গাড়িটির সফটওয়্যারটি বেশ কয়েকটি উন্নত পরিসংখ্যান ব্যবহার করে, যেমন মন্টে কার্লো মডেল এবং বেইসিয়ান ফিল্টারগুলি সঠিকভাবে পরিবেশের মানচিত্রকে মেনে নেয়।
বর্ধিত বাস্তবতা উপর প্রভাব
স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি হল এসএলএএম প্রযুক্তির সুস্পষ্ট প্রাথমিক প্রয়োগ, তবে স্পর্শকাতর প্রযুক্তি এবং বর্ধিত বাস্তবতা বিশ্বের মধ্যে একটি কম স্পষ্ট ব্যবহার হতে পারে। যদিও গুগল গ্লাস জিপিএস ডেটা ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর রুক্ষ অবস্থার জন্য ব্যবহার করতে পারে, তবে একই রকম ভবিষ্যতের ডিভাইসটি SLAM প্রযুক্তি ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর পরিবেশের আরও জটিল মানচিত্র তৈরি করতে পারে। এই ডিভাইসটি ব্যবহারকারীর সাথে কীভাবে দেখছেন তা সঠিকভাবে বুঝতে পারে। এটি যখন একটি ব্যবহারকারী একটি ল্যান্ডমার্ক, স্টোরেফ্রাফ্ট, বা বিজ্ঞাপনের দিকে নজর দিচ্ছে তখন বুঝতে পারে এবং একটি বর্ধিত বাস্তবতা ওভারলে প্রদান করার জন্য এই তথ্যটি ব্যবহার করতে পারে। যদিও এই বৈশিষ্ট্যগুলির একটি দীর্ঘ পথ বন্ধ হয়ে যেতে পারে, একটি এমআইটি প্রকল্প একটি পরিধেয় SLAM প্রযুক্তি ডিভাইসের প্রথম উদাহরণগুলির মধ্যে একটি তৈরি করেছে।
প্রযুক্তি
এটি খুব দীর্ঘ ছিল না যে প্রযুক্তিটি একটি স্থায়ী, স্থিতিশীল টার্মিনাল বলে মনে করা হতো যে আমরা আমাদের হোম এবং অফিসগুলিতে ব্যবহার করব। এখন প্রযুক্তিটি বর্তমান-বর্তমান এবং মোবাইল। এটি একটি প্রবণতা যা চালিয়ে যেতে নিশ্চিত করা হয় কারিগরিটি আমাদের দৈনন্দিন ক্রিয়াকলাপগুলিতে ক্ষুদ্রতম এবং ক্ষতবিক্ষত হয়ে চলেছে। এটি কারণ এই প্রবণতা যে SLAM প্রযুক্তি ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে যাবে আমাদের প্রযুক্তি আমাদের গতিবিধি বুঝতে পারার মতো নয় বরং আমাদের প্রতিদিনের জীবনযাত্রার মাধ্যমে আমাদের পাইলট আশা করি এটি দীর্ঘায়িত হবে না।