การแปลและการทำแผนที่พร้อมกัน (SLAM)

การแปลภาษาและการทำแผนที่พร้อมกันหรือที่เรียกว่า SLAM เป็นกระบวนการรวบรวมข้อมูลจากโลกทางกายภาพโดยใช้เซ็นเซอร์จำนวนมากที่ติดตั้งในหุ่นยนต์ ต่อจากนั้นข้อมูลนี้จะถูกสร้างขึ้นในแผนที่สำหรับการนำทางในภายหลัง SLAM ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถแปลข้อมูลได้ง่ายขึ้นตีความข้อมูลผ่านจุดภาพสร้างแผนที่และใช้เพื่อนำทางไปพร้อม ๆ กัน

เมื่อบุคคลพยายามหาทางไปยังสถานที่ที่ไม่รู้จัก ขั้นตอนแรกคือมองไปรอบ ๆ เพื่อหาเครื่องหมายหรือสัญลักษณ์ที่คุ้นเคย เมื่อบุคคลนั้นจำจุดสังเกตที่คุ้นเคยได้แล้วเขาก็จะรู้ที่อยู่ของเขาที่เกี่ยวข้องกับมันได้ ยิ่งบุคคลนั้นสังเกตสภาพแวดล้อมมากเท่าไหร่สถานที่สำคัญก็จะคุ้นเคยกับเขามากขึ้นและเขาจะเริ่มสร้างภาพจิตหรือแผนที่ของสถานที่นั้น เขาอาจต้องสำรวจสภาพแวดล้อมบางอย่างนี้หลายครั้งก่อนที่จะคุ้นเคยกับสถานที่ที่ไม่รู้จักมาก่อน ในทางที่เกี่ยวข้องหุ่นยนต์ SLAM จะใช้เซ็นเซอร์ (Sonor, เลเซอร์หรือกล้อง) เพื่อทำแผนที่สภาพแวดล้อมในขณะที่หาตำแหน่งของตัวเอง

ความนิยมของปัญหา SLAM มีความสัมพันธ์กับการเกิดขึ้นของหุ่นยนต์เคลื่อนที่ในร่ม การใช้ GPS ไม่มีพื้นที่ จำกัด ข้อผิดพลาดในการแปลสำหรับการใช้งานภายในอาคารเช่น ทางไกล, บริการ และ หุ่นยนต์ฆ่าเชื้อโรค. นอกจากนี้ SLAM ยังนำเสนอทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับแผนที่ที่ผู้ใช้สร้างขึ้นซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทำงานของหุ่นยนต์สามารถเข้าถึงได้แม้ในกรณีที่ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานการแปลตามวัตถุประสงค์

อ้างอิง: การสอนการแสดงตนของหุ่นยนต์: สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ SLAM

[launchpad_feedback]

คำเตือน: ข้อมูลที่ให้ไว้ในบทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่ออธิบายเท่านั้น SIFSOF ไม่รับผิดชอบต่อการใช้งานในทางที่ผิดหรือการใช้หุ่นยนต์อย่างผิดวิธีหรือแบบสุ่ม