ਸਪੇਸ ਦੁਆਰਾ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਤਕਨੀਕ
ਗੂਗਲ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਵਰਕਸ਼ਾਪ, ਐਕਸ ਲੈਬਜ਼ ਤੋਂ ਉੱਭਰ ਕੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਕਈ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਸਾਇੰਸ ਫ਼ਿਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਠੀਕ ਲੱਗਦੇ ਹਨ. ਗੂਗਲ ਗਲਾਸ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਦੁਨੀਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਨੂੰ ਵਧਾਏਗਾ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੂਗਲ ਗਲਾਸ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਵਚਨ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਾਪਾਕ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਪਰ ਇਕ ਹੋਰ ਐਕਸ ਲੈਬਜ਼ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜੋ ਨਿਰਾਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਹੈ ਸਵੈ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਹੈ. ਇਕ ਡਰਾਇਵਰ-ਰਹਿਤ ਕਾਰ ਦਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਾਅਦਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਵਾਹਨ ਅਸਲੀਅਤ ਹਨ. ਇਹ ਕਮਾਲ ਦੀ ਉਪਲਬਧੀ ਐਸਐਲਏਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਸਲੈਮ: ਸਮਕਾਲੀਨ ਲੋਕਾਈਕਰਣ ਅਤੇ ਮੈਪਿੰਗ
ਐੱਸ ਐੱਮ ਐੱਮ ਐੱਮ ਐੱਮ ਐੱਮ ਏ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਤੇ ਲੋਕੇਸ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮੈਪਿੰਗ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਜਾਂ ਇੱਕ ਡਿਵਾਈਸ ਆਪਣੇ ਮਾਹੌਲ ਦਾ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਕੋਈ ਆਸਾਨ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀਆਂ ਸਰਹੱਦਾਂ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਹੈ. SLAM ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ, ਦੋ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਚਿਕਨ-ਅਤੇ-ਅੰਡੇ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ. ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਇੱਕ ਮਾਹੌਲ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਰਫ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਪੂਰਵ-ਮੌਜੂਦਾ ਨਕਸ਼ੇ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.
ਸਲੇਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਐਸਐਮਐਮ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੀ ਪੀ ਐਸ ਡਾਟਾ ਦੁਆਰਾ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਪ੍ਰੀ-ਮੌਜ਼ੂਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਨੂੰ ਬਣਾ ਕੇ ਇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁਰਗੇ ਅਤੇ ਅੰਡੇ ਵਾਲੇ ਮੁੱਦੇ' ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਨਕਸ਼ੇ ਨੂੰ ਰੋਕਾਂ ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਮਾਧਿਅਮ ਰਾਹੀਂ ਘੁੰਮਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਘਟੀਆ ਤੌਰ ਤੇ ਸੋਧਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਅਸਲ ਚੁਣੌਤੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਹੈ. ਉਪਕਰਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਰੋਕੀ ਜਾਂ ਜੰਤਰਾਂ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ "ਰੌਲਾ" ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਮਾਪ ਵਿਧੀ ਦੀ ਅਯੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ. ਇਹ SLAM ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਤੇ ਮਾਪ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਮਾਪ ਅਤੇ ਗਣਿਤ
ਇਸ ਮਾਪ ਦਾ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤ ਦਾ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ, ਕੋਈ ਵੀ Google ਦੀ ਸਵੈ-ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕਾਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ . ਇਹ ਕਾਰ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਤੇ ਛੱਤ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਲਿੱਡਰ (ਲੇਜ਼ਰ ਰਾਡਾਰ) ਵਿਧਾਨ ਸਭਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਪ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਮਾਹੌਲ ਦਾ ਇੱਕ 3D ਨਕਸ਼ਾ ਦੂਜੀ ਤੋਂ 10 ਵਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਾਰ ਦੀ ਗਤੀ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਚੱਲਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਮਾਪ ਪੂਰਵ-ਮੌਜੂਦ ਜੀਪੀਐਸ ਮੈਪਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਗੂਗਲ ਆਪਣੀ ਗੂਗਲ ਮੈਪਸ ਸਰਵਿਸ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਰੀਡਿੰਗਜ਼ ਡਰਾਫਟ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੈਟਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਰਥ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅੰਕੜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਕਾਰ ਦਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਾਤਾਵਰਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਕਸ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਅੰਕੜੇ, ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਮਾੱਡਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਏਸਿਆਨ ਫਿਲਟਰਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਵਿਕਸਿਤ ਅਸਲੀਅਤ ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਆਟੋਨੋਮੌਸਮ ਗੱਡੀਆਂ ਐਸਐਲਏਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਪ੍ਰਮੁਖ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ, ਪਰੰਤੂ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਹਕੀਕਤ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿਚ ਘੱਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਰਤੋਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੂਗਲ ਗਲਾਸ ਯੂਜਰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਜੀਪੀਐਸ ਡਾਟੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇਕ ਭਵਿੱਖ ਵਾਲੀ ਡਿਵਾਈਸ ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਜਿਆਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ SLAM ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ ਇਸਦੀ ਸਮਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਸੇ ਮੀਲਸਮਾਰਕ, ਸਟੋਰਫ੍ਰੰਟ, ਜਾਂ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਬੱਧ ਰੀਅਲਿਟੀ ਓਵਰਲੇ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕਾਫੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ ਐਮਆਈਟੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਇੱਕ ਪਹਿਨਣਯੋਗ SLAM ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਪਕਰਣ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕੀਤਾ ਹੈ.
ਟੇਕ ਜੋ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ
ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ, ਸਟੇਸ਼ਨਰੀ ਟਰਮੀਨਲ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ ਕਿ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਘਰਾਂ ਅਤੇ ਦਫਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ. ਹੁਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ. ਇਹ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ਤੇ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਘੁਲ-ਮਿਲ ਜਾਣ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਫਸਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ SLAM ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਧਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ. ਸਾਡੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਮਾਹੌਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਹੀਂ ਲੰਘਾਂਗੇ, ਲੇਕਿਨ ਸ਼ਾਇਦ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਰਾਹੀਂ ਸਾਨੂੰ ਪਾਇਲਟ ਕਰੇ.