స్పేస్ ద్వారా తరలించగల టెక్నాలజీ
Google యొక్క ప్రయోగాత్మక వర్క్ షాప్, X ల్యాబ్స్ నుండి ఉద్భవించిన అనేక ప్రాజెక్టులు సైన్స్ ఫిక్షన్ నుండి కుడివైపు కనిపించాయి. గూగుల్ గ్లాస్ టెక్నాలజీతో ప్రపంచంలోని మా అభిప్రాయాన్ని పెంచే ధరించగలిగే కంప్యూటర్ల వాగ్దానాన్ని అందిస్తుంది. అయితే, గూగుల్ గ్లాస్ రియాలిటీ అనేకమంది దాని వాగ్దానం కంటే చాలా తక్కువగా భావిస్తారు. కానీ నిరాశ లేదు మరొక X లాబ్స్ ప్రాజెక్ట్ స్వీయ డ్రైవింగ్ కారు. డ్రైవర్లెస్ కారు యొక్క అద్భుతమైన వాగ్దానం ఉన్నప్పటికీ, ఈ వాహనాలు వాస్తవికత. ఈ గొప్ప సాఫల్యం SLAM టెక్నాలజీ అనే విధానం ద్వారా నడుపబడుతోంది.
SLAM: ఏకకాల స్థానీకరణ మరియు మ్యాపింగ్
SLAM టెక్నాలజీ ఏకకాల స్థానికీకరణ మరియు మ్యాపింగ్ కోసం నిలుస్తుంది, ఈ ప్రక్రియ ఒక రోబోట్ లేదా పరికరం దాని పరిసరాల యొక్క మ్యాప్ను సృష్టించగలదు మరియు వాస్తవ సమయంలో ఈ మ్యాప్లో సరిగ్గా ఓరియంట్ అవుతుంది. ఇది తేలికైన పని కాదు, ప్రస్తుతం అది సాంకేతిక పరిశోధన మరియు రూపకల్పన యొక్క సరిహద్దులలో ఉంది. SLAM సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని విజయవంతంగా అమలు చేయడానికి పెద్ద రహదారి నిరోధకం రెండు అవసరమైన పనుల ద్వారా ప్రవేశపెట్టిన కోడి మరియు గుడ్డు సమస్య. విజయవంతంగా పర్యావరణాన్ని మ్యాప్ చేయడానికి, వారి ధోరణి మరియు దానిలోని స్థానం గురించి తెలుసుకోవాలి; అయితే ఈ సమాచారం పర్యావరణం యొక్క ముందుగా ఉన్న మ్యాప్ నుండి మాత్రమే పొందింది.
SLAM ఎలా పని చేస్తుంది?
SLAM టెక్నాలజీ సాధారణంగా ఈ క్లిష్టమైన కోడి మరియు గుడ్డు సమస్యను GPS డేటాను ఉపయోగించి వాతావరణం యొక్క ముందుగా ఉన్న మ్యాప్ని నిర్మించడం ద్వారా అధిగమించింది. ఈ మ్యాప్ పర్యావరణం ద్వారా రోబోట్ లేదా పరికరాన్ని కదిపినప్పుడు పునరుద్దరించబడుతుంది. ఈ టెక్నాలజీ యొక్క నిజమైన సవాలు ఖచ్చితమైనది. రోబోట్ లేదా పరికరం అంతరిక్షంలోకి తరలిపోతున్న కొలతలను ఎప్పటికప్పుడు తీసుకోవాలి, మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క కదలిక మరియు కొలత పద్ధతి యొక్క దుర్మార్గత రెండింటి ద్వారా ప్రవేశపెట్టిన "శబ్దం" సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఇది SLAM టెక్నాలజీని ఎక్కువగా గణన మరియు గణిత శాస్త్రం చేస్తుంది.
కొలత మరియు గణితం
ఈ కొలత మరియు చర్యలో గణితానికి ఉదాహరణ, గూగుల్ యొక్క స్వీయ డ్రైవింగ్ కార్ల అమలును చూడవచ్చు . ఈ కారు ప్రధానంగా లీడర్ (లేజర్ రాడార్) అసెంబ్లీని మౌంట్ చేసి ఉపయోగించి కొలతలు తీసుకుంటుంది, ఇది దాని పరిసర ప్రాంతాల యొక్క 3D మ్యాప్ను 10 సెకనుల వరకు సృష్టించగలదు. వేగంతో కదులుతున్నప్పుడు ఈ అంచనాల తరచుదనం చాలా క్లిష్టమైనది. ఈ కొలతలు ముందుగా ఉన్న GPS మ్యాప్లను పెంచడానికి ఉపయోగించబడతాయి, గూగుల్ గూగుల్ మ్యాప్స్ సర్వీస్లో భాగంగా నిర్వహించటానికి ఇది బాగా ప్రసిద్ది చెందింది. రీడింగులను భారీ సంఖ్యలో డేటా సృష్టించి, మరియు డ్రైవింగ్ నిర్ణయాలు చేయడానికి ఈ డేటాను అర్థం చేసుకోవడం గణాంకాల పని. కారులో ఉన్న సాఫ్ట్వేర్ మోని కార్లో నమూనాలు మరియు బయేసియన్ ఫిల్టర్లతో సహా అనేక అధునాతన గణాంకాలను ఉపయోగిస్తుంది.
యాగ్మెంటుడ్ రియాలిటీపై ప్రభావం
స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు SLAM టెక్నాలజీ యొక్క స్పష్టమైన ప్రాధమిక అనువర్తనం, అయితే తక్కువ స్పష్టమైన ఉపయోగం ధరించగలిగిన సాంకేతికతలను మరియు అనుబంధ వాస్తవిక ప్రపంచంలో ఉంటుంది. గూగుల్ గ్లాస్ యూజర్ యొక్క కఠినమైన స్థానాన్ని అందించడానికి GPS డేటాను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, ఇదే భవిష్యత్ పరికరం వినియోగదారుల పర్యావరణంలో చాలా క్లిష్టమైన మ్యాప్ను నిర్మించడానికి SLAM సాంకేతికతను ఉపయోగించవచ్చు. వినియోగదారుడు పరికరాన్ని చూస్తున్నారనే దాని గురించి ఇది అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఒక వినియోగదారు ఒక మైలురాయి, దుకాణం ముందరి, లేదా ప్రకటనను చూస్తున్నప్పుడు గుర్తించవచ్చు మరియు ఒక సంవిధాన రియాలిటీ ఓవర్లే అందించడానికి సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఈ లక్షణాలు సుదీర్ఘంగా వినిపిస్తున్నప్పుడు, MIT ప్రాజెక్ట్ ధరించగలిగిన SLAM సాంకేతిక పరికరాల యొక్క మొదటి ఉదాహరణలలో ఒకటిగా అభివృద్ధి చెందింది.
స్పేస్ అండర్స్టాండ్స్ స్పేస్
ఇది చాలా కాలం క్రితం సాంకేతికంగా ఒక స్థిరమైన, స్థిరమైన టెర్మినల్గా భావించబడింది, మేము మా ఇళ్లలో మరియు కార్యాలయాల్లో ఉపయోగించాము. ఇప్పుడు టెక్నాలజీ ఎప్పటికప్పుడు, మరియు మొబైల్. ఈ సాంకేతికత మా రోజువారీ కార్యకలాపాల్లో సూక్ష్మశ్రేణి మరియు చురుకైన అంశంగా కొనసాగుతూనే ఉంటుంది. ఎందుకంటే SLAM సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మరింత ప్రాముఖ్యత పొందుతుంది. మేము మా సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ముందుగానే మేము మా పరిసరాలను అర్థం చేసుకోలేము, కానీ రోజురోజుల వరకు మా రోజు ద్వారా మాకు బహుశా పైలెట్ ఉంటుంది.