Teknolojia ambayo Inaweza Kuhamia kupitia nafasi
Miradi mingi ambayo imejitokeza kutoka kwenye warsha ya majaribio ya Google, X Labs , imeonekana hakika nje ya uongo wa sayansi. Google Glass hutoa ahadi ya kompyuta zilizovaa ambazo zitaongeza maoni yetu ya dunia na teknolojia. Hata hivyo, hali halisi ya Google Glass imekuwa kuchukuliwa na wengi kuwa zaidi prosaic kuliko ahadi yake. Lakini mradi mwingine wa Labs ambao haujavunjika moyo ni gari la kuendesha gari. Licha ya ahadi ya ajabu ya gari isiyoendesha gari, magari haya ni kweli. Ufanisi huu wa ajabu unaendeshwa na mbinu inayoitwa SLAM teknolojia.
SLAM: Ujanibishaji wa Mipangilio na Mapinduzi
Teknolojia ya SLAM inasimama kwa ujanibishaji na mapangilio ya wakati huo huo, mchakato ambapo robot au kifaa kinaweza kuunda ramani ya mazingira yake, na kujitegemea vizuri ndani ya ramani hii wakati halisi. Huu sio kazi rahisi, na kwa sasa kunapo katika mipaka ya utafiti na kubuni teknolojia. Barabara kuu ya utekelezaji wa teknolojia ya SLAM kwa ufanisi ni tatizo la kuku na yai linaloundwa na kazi mbili zinazohitajika. Ili kupata ramani kwa ufanisi, mtu lazima ajue mwelekeo na nafasi yake ndani yake; hata hivyo habari hii inapatikana tu kutoka kwenye ramani iliyopo kabla ya mazingira.
Jinsi SLAM Kazi?
Teknolojia ya SLAM inashinda suala hilo lenye ngumu ya kuku-na-yai kwa kujenga ramani iliyopo tayari ya mazingira kwa kutumia data GPS. Ramani hii inafuatiwa upya kama robot au kifaa kinapita kupitia mazingira. Changamoto ya kweli ya teknolojia hii ni moja ya usahihi. Vipimo vinapaswa kuchukuliwa daima kama robot au kifaa kinapita kupitia nafasi, na teknolojia inapaswa kuzingatia "kelele" inayotokana na harakati zote za kifaa na usahihi wa njia ya kupima. Hii inafanya teknolojia SLAM kwa kiasi kikubwa suala la kipimo na hisabati.
Upimaji na Hisabati
Mfano wa kipimo hiki na hisabati katika hatua, mtu anaweza kuangalia utekelezaji wa gari la kuendesha gari la Google. Gari inachukua vipimo kwa kutumia paa imefungwa LIDAR (rada ya laser), ambayo inaweza kuunda ramani ya 3D ya mazingira yake hadi mara 10 kwa pili. Upeo huu wa tathmini ni muhimu kama gari inakwenda kwa kasi. Vipimo hivi hutumiwa kuongeza ramani za GPS zilizopo, ambayo Google inajulikana kwa kudumisha kama sehemu ya huduma ya Google Maps. Kusoma huunda kiasi kikubwa cha data, na kuzalisha maana kutoka data hii ili kufanya maamuzi ya kuendesha gari ni kazi ya takwimu. Programu ya gari hutumia takwimu za juu, ikiwa ni pamoja na mifano ya Monte Carlo na vichujio vya Bayesian ili kutambua usahihi mazingira.
Matokeo juu ya Ukweli ulioongezeka
Magari ya uhuru ni matumizi ya msingi ya teknolojia ya SLAM, hata hivyo matumizi yasiyo ya dhahiri yanaweza kuwa katika ulimwengu wa teknolojia zilizovaa na ukweli uliodhabitiwa. Wakati Google Glass inaweza kutumia data GPS ili kutoa nafasi mbaya ya mtumiaji, kifaa hicho cha baadaye kinaweza kutumia teknolojia ya SLAM ili kujenga ramani ngumu zaidi ya mazingira ya mtumiaji. Hii inaweza kujumuisha ufahamu wa kile ambacho mtumiaji anaangalia na kifaa. Inaweza kutambua wakati mtumiaji anaangalia kivutio, mbele, au matangazo, na kutumia habari hiyo kutoa ukweli ulioathiriwa. Wakati vipengele hivi vinaweza kuonekana mbali, mradi wa MIT umeanzisha moja ya mifano ya kwanza ya kifaa cha teknolojia ya SLAM inayovaa.
Tech ambayo Inaelewa nafasi
Haikuwa muda mrefu sana kwamba teknolojia ilikuwa kudhani kuwa fasta, stationary terminal ambayo sisi kutumia katika nyumba zetu na ofisi. Sasa teknolojia ni milele-iliyopo, na simu. Huu ni mwenendo ambao una hakika kuendelea kama teknolojia inabidi miniaturize na kuingizwa katika shughuli zetu za kila siku. Ni kwa sababu ya mwenendo huu kwamba teknolojia SLAM itazidi kuwa muhimu. Haitakuwa muda mrefu kabla tunatarajia teknolojia yetu sio kuelewa tu mazingira yetu tunapokuwa twenda, lakini labda tutatujaribu kupitia maisha yetu ya siku hadi siku.