গুগলের পরীক্ষামূলক কর্মশালা, এক্স ল্যাবস থেকে উদ্ভূত বেশিরভাগ প্রকল্পগুলি বিজ্ঞান কথাসাহিত্য থেকে ঠিক বলে মনে হচ্ছে। গুগল গ্লাস পরিধানযোগ্য কম্পিউটারগুলির প্রতিশ্রুতি দিয়েছে যা প্রযুক্তির সাথে বিশ্বের আমাদের দৃষ্টিভঙ্গিকে বাড়িয়ে তুলছে, কিন্তু গুগল গ্লাসের বাস্তবতা তার প্রতিশ্রুতি পালন করেনি। আরেকটি এক্স ল্যাব প্রকল্প যে হতাশ হয়েছে আত্মচালিত গাড়ী। একটি ড্রাইভারহীন গাড়ী এর fantastical প্রতিশ্রুতি সত্ত্বেও, এই যানবাহন একটি বাস্তবতা। এই অসাধারণ সাফল্য SLAM প্রযুক্তির উপর নির্ভরশীল।
এসএলএলএম: একযোগে স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিং
এসএলএমএম একযোগে স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিংয়ের জন্য একটি আদ্যক্ষর, একটি প্রযুক্তি যার মাধ্যমে একটি রোবট বা একটি ডিভাইস তার আশেপাশের মানচিত্র তৈরি করতে পারে এবং বাস্তব সময়ে মানচিত্রে নিজেই সঠিকভাবে সজ্জিত হতে পারে। এটি কোনও সহজ কাজ নয় এবং এটি বর্তমানে প্রযুক্তি গবেষণা ও নকশা সীমারেখাগুলিতে বিদ্যমান। এসএলএমএম প্রযুক্তির সফলভাবে বাস্তবায়ন করার জন্য একটি বড় সড়ক অবরোধ দুটি প্রয়োজনীয় কাজ দ্বারা চিকেন-ই-ডিম সমস্যাটি চালু করা হয়। একটি পরিবেশ সফলভাবে মানচিত্রের জন্য, আপনার অবশ্যই আপনার অভিযোজন এবং অবস্থানের মধ্যে এটি অবশ্যই জানা আবশ্যক; তবে, এই তথ্য শুধুমাত্র পরিবেশের একটি প্রাক বিদ্যমান মান থেকে অর্জন করা হয়।
কিভাবে SLAM কাজ করে
এসএলএমএম প্রযুক্তি সাধারণত জিপিএস ডেটা ব্যবহার করে একটি পরিবেশের প্রাক-বিদ্যমান মানচিত্র তৈরি করে এই জটিল মুরগী-ডিম-ইস্যুটিকে অতিক্রম করে। রোবট বা ডিভাইসটি পরিবেশের মাধ্যমে স্থানান্তরিত হওয়ার পরে এই মানচিত্রটি পরিমার্জিত হয়। প্রযুক্তির সত্য চ্যালেঞ্জ সঠিকতা এক। রোবট বা ডিভাইসটি স্পেসের মাধ্যমে স্থানান্তরিত হওয়ার সাথে সাথে পরিমাপগুলি অবশ্যই ক্রমান্বয়ে গ্রহণ করা উচিত এবং প্রযুক্তিটিকে অবশ্যই "নয়েজ" বিবেচনা করা উচিত যা ডিভাইসের গতি এবং পরিমাপ পদ্ধতির ভুলতা উভয়ই দ্বারা উপস্থাপিত হয়। এই SLAM প্রযুক্তি মূলত পরিমাপ এবং গণিত একটি ব্যাপার করে তোলে।
পরিমাপ এবং গণিত
Google এর স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি পরিমাপে পরিমাপ এবং গণিতের একটি উদাহরণ। গাড়ী প্রাথমিকভাবে ছাদ মাউন্ট করা LIDAR (লেজার রাডার) সমাবেশ ব্যবহার করে পরিমাপ লাগে, যা তার আশেপাশের একটি 3D মানচিত্র দ্বিতীয় বার 10 বার করতে পারেন। গাড়ী গতিতে চলন্ত হিসাবে মূল্যায়ন এই ফ্রিকোয়েন্সি সমালোচনামূলক। এই পরিমাপগুলি প্রাক-বিদ্যমান জিপিএস মানচিত্রগুলিকে বাড়িয়ে তুলতে ব্যবহার করা হয়, যা গুগল তার Google মানচিত্র পরিষেবাদির অংশ হিসাবে বজায় রাখার জন্য সুপরিচিত। রিডিংগুলি বিশাল পরিমাণে ডেটা তৈরি করে এবং ড্রাইভিং সিদ্ধান্তগুলি তৈরির জন্য এই ডেটা থেকে অর্থ উৎপন্ন করে পরিসংখ্যানের কাজ। গাড়ীর সফটওয়্যারটি মন্টে কারলো মডেল এবং বায়াসিয়ান ফিল্টারগুলি সহ উন্নত পরিসংখ্যান ব্যবহার করে, যা সঠিকভাবে পরিবেশের মানচিত্রের জন্য।
Augmented বাস্তবতা জন্য প্রভাব
স্বায়ত্বশাসিত যানবাহন SLAM প্রযুক্তির সুস্পষ্ট প্রাথমিক আবেদন। যাইহোক, পরিধানযোগ্য প্রযুক্তি এবং বর্ধিত বাস্তবতা বিশ্বের একটি কম সুস্পষ্ট ব্যবহার হতে পারে। গুগল গ্লাস ব্যবহারকারীর রুক্ষ অবস্থান সরবরাহ করতে জিপিএস ডাটা ব্যবহার করতে পারে, একই ধরনের ভবিষ্যত ডিভাইসটি ব্যবহারকারীর পরিবেশের আরো জটিল মানচিত্র তৈরির জন্য SLAM প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারে। এটি ব্যবহারকারীর ডিভাইসের সাথে কীসের সন্ধান করছে তা বোঝার অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। এটি একটি ব্যবহারকারীর ল্যান্ডমার্ক, স্টোরফ্রন্ট, বা বিজ্ঞাপনের দিকে নজর দেওয়ার সময় এটি সনাক্ত করতে পারে এবং সেই তথ্যটি একটি বর্ধিত বাস্তবতা ওভারলে সরবরাহ করতে ব্যবহার করে। যদিও এই বৈশিষ্ট্যগুলি দীর্ঘ পথ বন্ধ করে দিতে পারে, একটি এমআইটি প্রকল্প একটি পরিধানযোগ্য SLAM প্রযুক্তি ডিভাইসের প্রথম উদাহরণগুলির মধ্যে একটি তৈরি করেছে।
স্পেক বুঝতে যে টেক
এটি অনেক আগেই ছিল না যে প্রযুক্তিটি একটি নির্দিষ্ট, স্থিতিশীল টার্মিনাল যা আমরা আমাদের ঘরে এবং অফিসগুলিতে ব্যবহার করি। এখন প্রযুক্তি সর্বদা বর্তমান এবং মোবাইল। কারিগরি ক্ষুদ্রীকরণকে অব্যাহত রাখে এবং আমাদের দৈনন্দিন ক্রিয়াকলাপগুলিতে জড়িয়ে পড়ার সাথে সাথে এই প্রবণতা অব্যাহত থাকবে। এসএলএমএ প্রযুক্তির ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে এই প্রবণতার কারণে। আমরা আমাদের প্রযুক্তিকে কেবল আমাদের আশেপাশে বুঝতে পারিনি বরং আমাদের প্রতিদিনের জীবনের মাধ্যমে আমাদের পাইলট হিসাবে প্রত্যাশা করার আগে এটি অনেক দিন আগেও হতে পারে নি।
