Home-theater-designers
من المحتمل ألا تكون الترجمة الفورية ورسم الخرائط (SLAM) عبارة تستخدمها كل يوم. ومع ذلك ، فإن العديد من أحدث الأعاجيب التكنولوجية الرائعة تستخدم هذه العملية كل جزء من الثانية من عمرها.
ما هو SLAM؟ لماذا نحن في حاجة إليها؟ وما هي هذه التقنيات الرائعة التي تتحدث عنها؟
الإعدادات لتسريع windows 10
من اختصار إلى فكرة مجردة
هذه لعبة سريعة لك. أي واحد من هؤلاء لا ينتمي؟
- سيارات ذاتية القيادة
- تطبيقات الواقع المعزز
- المركبات الجوية وتحت الماء ذاتية القيادة
- أجهزة الواقع المختلط القابلة للارتداء
- رومبا
قد تعتقد أن الإجابة هي العنصر الأخير في القائمة بسهولة. بطريقة ما ، أنت على حق. بطريقة أخرى ، كانت هذه لعبة خدعة حيث أن كل هذه العناصر مرتبطة ببعضها البعض.
حقوق الصورة: ناثان كرول / فليكر
السؤال الحقيقي للعبة (الرائعة جدًا) هو: ما الذي يجعل كل هذه التقنيات ممكنة؟ الجواب: التعريب المتزامن ورسم الخرائط ، أو SLAM! كما يقولها الأطفال الرائعون.
بشكل عام ، فإن الغرض من خوارزميات SLAM سهل بما يكفي للتكرار. سيستخدم الروبوت التعريب المتزامن ورسم الخرائط لتقدير موقعه واتجاهه (أو وضعه) في الفضاء أثناء إنشاء خريطة لبيئته. هذا يسمح للإنسان الآلي بتحديد مكانه وكيفية التحرك عبر مساحة غير معروفة.
لذلك ، نعم ، هذا يعني أن كل هذه الخوارزمية المبتذلة هي تقدير للموضع. هناك تقنية شائعة أخرى ، وهي نظام تحديد المواقع العالمي (أو GPS) ، وقد تم تقدير الموقع منذ حرب الخليج الأولى في التسعينيات.
التفريق بين SLAM و GPS
إذن لماذا الحاجة إلى خوارزمية جديدة؟ نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) لديه مشكلتان متأصلتان. أولاً ، بينما يكون نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) دقيقًا بالنسبة إلى المقياس العالمي ، فإن كلا من الدقة والدقة يقللان المقياس بالنسبة للغرفة ، أو الجدول ، أو تقاطع صغير. دقة نظام تحديد المواقع العالمي تصل إلى متر ، ولكن ما السنتيمتر؟ مليمتر؟
ثانيًا ، لا يعمل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) جيدًا تحت الماء. ليس جيدًا أعني لا على الإطلاق. وبالمثل ، فإن الأداء متقطع داخل المباني ذات الجدران الخرسانية السميكة. أو في الأقبية. انت وجدت الفكرة. GPS هو نظام قائم على الأقمار الصناعية ، ويعاني من قيود مادية.
لذلك تهدف خوارزميات SLAM إلى توفير إحساس محسن بالمكان لأجهزتنا وآلاتنا الأكثر تقدمًا.
تحتوي هذه الأجهزة بالفعل على مجموعة من أجهزة الاستشعار والأجهزة الطرفية. تستخدم خوارزميات SLAM البيانات من أكبر عدد ممكن منها باستخدام بعض الرياضيات والإحصاءات.
دجاج أم بيض؟ موقف أم خريطة؟
هناك حاجة إلى الرياضيات والإحصاءات للإجابة على مأزق معقد: هل يستخدم الموضع لإنشاء خريطة المناطق المحيطة أم أن خريطة المناطق المحيطة تُستخدم لحساب الموقع؟
وقت تجربة الفكر! أنت مشوه بين الأبعاد إلى مكان غير مألوف. ما هو أول شيء تفعله؟ هلع؟ حسنًا ، اهدأ جيدًا ، خذ نفسًا. خذ واحدة اخرى. الآن ، ما هو الشيء الثاني الذي تفعله؟ انظر حولك وحاول أن تجد شيئًا مألوفًا. كرسي على يسارك. النبات على يمينك. طاولة قهوة أمامك.
التالي ، بمجرد الخوف من 'أين أنا بحق الجحيم؟' تلبس ، تبدأ في التحرك. انتظر كيف تعمل الحركة في هذا البعد؟ اتخذ خطوة للامام. أصبح الكرسي والنبات أصغر والطاولة أصبحت أكبر. الآن ، يمكنك تأكيد أنك تمضي قدمًا في الواقع.
جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بي لن يبدأ تشغيل شاشة سوداء فقط
الملاحظات هي المفتاح لتحسين دقة تقدير SLAM. في الفيديو أدناه ، بينما ينتقل الروبوت من علامة إلى أخرى ، فإنه ينشئ خريطة أفضل للبيئة.
بالعودة إلى البعد الآخر ، كلما تجولت أكثر كلما قمت بتوجيه نفسك. يؤكد الخطو في جميع الاتجاهات أن الحركة في هذا البعد تشبه بُعد منزلك. كلما تقدمت إلى اليمين ، كلما زاد حجم النبتة. بشكل مفيد ، ترى أشياء أخرى تحددها كمعالم في هذا العالم الجديد تسمح لك بالتجول بثقة أكبر.
هذه هي في الأساس عملية SLAM.
مدخلات للعملية
من أجل إجراء هذه التقديرات ، تستخدم الخوارزميات عدة أجزاء من البيانات التي يمكن تصنيفها على أنها داخلية أو خارجية. بالنسبة لمثال النقل متعدد الأبعاد الخاص بك (اعترف بذلك ، لقد حظيت برحلة ممتعة) ، فإن القياسات الداخلية هي حجم الخطوات والاتجاه.
القياسات الخارجية التي تم إجراؤها هي في شكل صور. يعد تحديد المعالم مثل النبات والكرسي والطاولة مهمة سهلة للعينين والدماغ. أقوى معالج معروف - الدماغ البشري - قادر على التقاط هذه الصور وليس فقط التعرف على الأشياء ، ولكن أيضًا تقدير المسافة إلى هذا الكائن.
لسوء الحظ (أو لحسن الحظ ، اعتمادًا على خوفك من SkyNet) ، لا تمتلك الروبوتات عقلًا بشريًا كمعالج. تعتمد الآلات على رقائق السيليكون مع كود مكتوب من قبل الإنسان كعقل.
قطع أخرى من الآلات تقوم بقياسات خارجية. الأجهزة الطرفية مثل الجيروسكوبات أو غيرها من وحدات القياس بالقصور الذاتي (IMU) مفيدة في القيام بذلك. تستخدم الروبوتات مثل السيارات ذاتية القيادة أيضًا قياس المسافات لموضع العجلة كقياس داخلي.
حقوق الصورة: جينيفر مورو / فليكر
خارجيًا ، تستخدم السيارة ذاتية القيادة والروبوتات الأخرى LIDAR. على غرار كيفية استخدام الرادار لموجات الراديو ، يقيس LIDAR نبضات الضوء المنعكسة لتحديد المسافة. عادةً ما يكون الضوء المستخدم فوق البنفسجي أو الأشعة تحت الحمراء القريبة ، على غرار مستشعر عمق الأشعة تحت الحمراء.
يرسل LIDAR عشرات الآلاف من النبضات في الثانية لإنشاء خريطة سحابة نقطية ثلاثية الأبعاد عالية الوضوح للغاية. لذا ، نعم ، في المرة القادمة التي تدور فيها تسلا على الطيار الآلي ، ستطلق عليك الليزر. في كثير من الأحيان.
بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم خوارزميات SLAM صورًا ثابتة وتقنيات رؤية الكمبيوتر كقياس خارجي. يتم ذلك باستخدام كاميرا واحدة ، ولكن يمكن جعله أكثر دقة باستخدام زوج استريو.
داخل الصندوق الأسود
ستعمل القياسات الداخلية على تحديث الموقع المقدر ، والذي يمكن استخدامه لتحديث الخريطة الخارجية. ستعمل القياسات الخارجية على تحديث الخريطة المقدرة ، والتي يمكن استخدامها لتحديث الموقع. يمكنك التفكير في الأمر على أنه مشكلة استدلال ، والفكرة هي إيجاد الحل الأمثل.
الطريقة الشائعة للقيام بذلك هي من خلال الاحتمال. تقنيات مثل مرشح الجسيمات الموضع التقريبي ورسم الخرائط باستخدام الاستدلال الإحصائي Bayesian.
يستخدم مرشح الجسيمات عددًا محددًا من الجسيمات المنتشرة عن طريق توزيع غاوسي. كل جسيم 'يتنبأ' بالموقع الحالي للروبوت. يتم تعيين احتمال لكل جسيم. تبدأ جميع الجسيمات بنفس الاحتمال.
عندما يتم إجراء القياسات التي تؤكد بعضها البعض (مثل الخطوة إلى الأمام = زيادة الجدول) ، فإن الجسيمات 'الصحيحة' في موضعها يتم منحها بشكل تدريجي احتمالات أفضل. يتم تعيين احتمالات أقل للجسيمات البعيدة.
كلما زاد عدد المعالم التي يستطيع الروبوت تحديدها ، كان ذلك أفضل. تقدم المعالم ملاحظات للخوارزمية وتسمح بإجراء حسابات أكثر دقة.
التطبيقات الحالية باستخدام خوارزميات SLAM
دعونا نكسر هذه القطعة الرائعة من التكنولوجيا بقطعة رائعة من التكنولوجيا.
المركبات الغواصة المستقلة (AUVs)
يمكن أن تعمل الغواصات بدون طيار بشكل مستقل باستخدام تقنيات SLAM. توفر وحدة IMU الداخلية بيانات التسارع والحركة في ثلاثة اتجاهات. بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم AUVs السونار المواجه للقاع لتقدير العمق. يقوم سونار المسح الجانبي بإنشاء صور لقاع البحر بمدى يصل إلى مئات الأمتار.
حقوق الصورة: Florida Sea Grant / فليكر
أجهزة الواقع المختلط القابلة للارتداء
أنتجت Microsoft و Magic Leap نظارات يمكن ارتداؤها تقدم تطبيقات الواقع المختلط. يعد تقدير الموقع وإنشاء خريطة أمرًا بالغ الأهمية لهذه الأجهزة القابلة للارتداء. تستخدم الأجهزة الخريطة لوضع كائنات افتراضية فوق كائنات حقيقية وجعلها تتفاعل مع بعضها البعض.
كيفية رسم خط عمودي في كلمة
نظرًا لأن هذه الأجهزة القابلة للارتداء صغيرة ، فلا يمكنها استخدام الأجهزة الطرفية الكبيرة مثل LIDAR أو السونار. بدلاً من ذلك ، يتم استخدام مستشعرات عمق الأشعة تحت الحمراء الأصغر والكاميرات المواجهة للخارج لرسم خريطة للبيئة.
سيارات ذاتية القيادة
تتمتع السيارات المستقلة بميزة قليلة على الأجهزة القابلة للارتداء. مع الحجم المادي الأكبر بكثير ، يمكن للسيارات أن تحتوي على أجهزة كمبيوتر أكبر ولديها المزيد من الأجهزة الطرفية لإجراء قياسات داخلية وخارجية. من نواح كثيرة ، تمثل السيارات ذاتية القيادة مستقبل التكنولوجيا ، سواء من حيث البرامج والأجهزة.
تتحسن تقنية SLAM
مع استخدام تقنية SLAM بعدة طرق مختلفة ، فإن الأمر مجرد مسألة وقت قبل أن يتم إتقانها. بمجرد مشاهدة السيارات ذاتية القيادة (والمركبات الأخرى) على أساس يومي ، ستعرف أن التعريب المتزامن ورسم الخرائط جاهزان ليستخدمهما الجميع.
تتحسن تقنية القيادة الذاتية كل يوم. اريد معرفة المزيد؟ تحقق من التحليل التفصيلي لـ MakeUseOf حول كيفية عمل السيارات ذاتية القيادة. قد تكون مهتمًا أيضًا بكيفية استهداف المتسللين للسيارات المتصلة.
حقوق الصورة: chesky_w / الإيداع
يشارك يشارك سقسقة بريد الالكتروني كيفية الوصول إلى مستوى الفقاعة المدمج من Google على Androidإذا احتجت في أي وقت إلى التأكد من أن شيئًا ما مستوي في السؤال ، يمكنك الآن الحصول على مستوى فقاعة على هاتفك في ثوانٍ.
اقرأ التالي مواضيع ذات صلة- شرح التكنولوجيا
- تكنولوجيا السيارات
- الذكاء الاصطناعي
- سيارة ذاتية القيادة
- ضربة عنيفة
توم هو مهندس برمجيات من فلوريدا (يصرخ لرجل فلوريدا) ولديه شغف بالكتابة وكرة القدم الجامعية (Go Gators!) و CrossFit وفواصل أكسفورد.
المزيد من Tom Johnsenاشترك في نشرتنا الإخبارية
انضم إلى النشرة الإخبارية لدينا للحصول على نصائح تقنية ومراجعات وكتب إلكترونية مجانية وصفقات حصرية!
انقر هنا للاشتراك