Google యొక్క ప్రయోగాత్మక వర్క్ షాప్, X ల్యాబ్స్ నుండి ఉద్భవించిన అనేక ప్రాజెక్టులు విజ్ఞాన కల్పనా రచనల నుండి బయటపడ్డాయి. గూగుల్ గ్లాస్ టెక్నాలజీతో ప్రపంచం యొక్క మా దృక్పధాన్ని పెంపొందించే ధరించగలిగిన కంప్యూటర్ల వాగ్దానం ఇచ్చింది, కానీ గూగుల్ గ్లాస్ రియాలిటీ తన వాగ్దానాన్ని నెరవేర్చలేదు. నిరాశ లేదు మరొక X ల్యాబ్స్ ప్రాజెక్ట్ స్వీయ డ్రైవింగ్ కారు. డ్రైవర్లెస్ కారు యొక్క అద్భుతమైన వాగ్దానం ఉన్నప్పటికీ, ఈ వాహనాలు వాస్తవికత. ఈ గొప్ప సాఫల్యం SLAM సాంకేతికతపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
SLAM: ఏకకాల స్థానీకరణ మరియు మ్యాపింగ్
SLAM అనేది ఏకకాల స్థానికీకరణ మరియు మ్యాపింగ్ కోసం ఒక అక్రోనిమ్, ఒక రోబోట్ లేదా పరికరాన్ని దాని పరిసరాల యొక్క మ్యాప్ను సృష్టించడం మరియు నిజ సమయంలో మ్యాప్ లోపల సరిగ్గా ఓరియంట్ చేసే సాంకేతికత. 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. వాతావరణాన్ని విజయవంతంగా మ్యాప్ చేయడానికి, మీరు మీ ధోరణిని మరియు దానిలోని స్థానాలను తెలుసుకోవాలి; అయితే, ఈ సమాచారం పర్యావరణం యొక్క ముందుగా ఉన్న మ్యాప్ నుండి మాత్రమే పొందింది.
ఎలా SLAM వర్క్స్
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 కదులుతుంది. ఈ టెక్నాలజీ యొక్క నిజమైన సవాలు ఖచ్చితమైనది. రోబోట్ లేదా పరికరం అంతరిక్షంలోకి తరలిపోతున్న కొలతలను ఎప్పటికప్పుడు తీసుకోవాలి మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క కదలిక మరియు కొలత పద్ధతి యొక్క సరికాని రెండింటి ద్వారా ప్రవేశపెట్టిన "జ్ఞానము" పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఇది SLAM టెక్నాలజీని ఎక్కువగా గణన మరియు గణిత శాస్త్రం చేస్తుంది.
కొలత మరియు గణితం
గూగుల్ యొక్క స్వీయ-డ్రైవింగ్ కారు చర్యలో కొలత మరియు గణితానికి ఒక ఉదాహరణ. ఈ కారు ప్రధానంగా పైకప్పును అమర్చిన LIDAR (లేజర్ రాడార్) అసెంబ్లీని ఉపయోగించి కొలతలు తీసుకుంటుంది, ఇది దాని పరిసరాలలో 3D మ్యాప్ను 10 సెకన్ల వరకు సృష్టించగలదు. వేగం వేగంతో కదులుతున్నప్పుడు అంచనా వేసే ఈ పౌనఃపున్యం 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 మోంటే కార్లో నమూనాలు మరియు బయేసియన్ ఫిల్టర్లతో సహా, ఆధునిక గణాంకాలను ఉపయోగిస్తుంది.
అగైన్మెంట్ రియాలిటీ కోసం లోపాలు
స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు SLAM టెక్నాలజీ యొక్క స్పష్టమైన ప్రాధమిక అప్లికేషన్. అయినప్పటికీ, ధరించగలిగిన సాంకేతికత మరియు అనుబంధ వాస్తవికత ప్రపంచంలో తక్కువ స్పష్టత ఉపయోగం ఉండవచ్చు. గూగుల్ గ్లాస్ వినియోగదారుని యొక్క కఠినమైన స్థానాన్ని అందించడానికి GPS డేటాను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, ఇదే విధమైన భవిష్యత్తు పరికరం వినియోగదారుల పర్యావరణం యొక్క మరింత 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 టెక్నాలజీ అనేది మా ఇళ్లలో మరియు కార్యాలయాలలో ఉపయోగించే స్థిరమైన, స్థిర టెర్మినల్. ఇప్పుడు టెక్నాలజీ ఎప్పటికప్పుడు మరియు మొబైల్గా ఉంది. ఈ ధోరణి మా రోజువారీ కార్యకలాపాల్లో సూక్ష్మశ్రేణికి కొనసాగుతూ, చురుకుగా కొనసాగుతూనే ఉంటుంది. SLAM సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మరింత ప్రాముఖ్యతను సంతరించుకుంటున్న ఈ ధోరణుల కారణంగా ఇది ఉంది. మేము మా రోజువారీ జీవితాల ద్వారా మా పైలట్కు తరలించడానికి మేము మా పరిసరాలను మాత్రమే అర్థం చేసుకోవని మా సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని అంచనా వేయడానికి ముందుగానే ఇది గెలవలేదు.
