التعريب والتخطيط المتزامنين (SLAM)

التعريب المتزامن ورسم الخرائط ، المعروف أيضًا باسم SLAM ، هو عملية جمع البيانات من العالم المادي ، بمساعدة العديد من أجهزة الاستشعار المثبتة في الروبوت. بعد ذلك ، يتم إنشاء هذه البيانات في الخرائط للتنقل لاحقًا. تسهل SLAM على الروبوت تحديد موقع نفسه ، وتفسير البيانات من خلال النقاط المرئية ، وإنشاء خريطة واستخدامها للتنقل في وقت واحد.

عندما يحاول شخص التعرف على طريقه في مكان مجهول. تتمثل الخطوة الأولى في البحث حولك للعثور على علامات أو علامات مألوفة. بمجرد أن يتعرف الشخص على معلم مألوف ، يمكنه معرفة مكان وجوده فيما يتعلق به. كلما لاحظ الشخص البيئة ، كلما أصبحت المعالم مألوفة له وسيبدأ في تكوين صورة ذهنية أو خريطة لذلك المكان. قد يضطر إلى التنقل في هذه البيئة المعينة عدة مرات قبل أن يتعرف على مكان غير معروف سابقًا. بطريقة ذات صلة ، يستخدم روبوت SLAM مستشعراته (Sonor أو الليزر أو الكاميرات) لرسم خريطة للبيئة أثناء تحديد موقعه.

ترتبط شعبية مشكلة SLAM بظهور الروبوتات المتنقلة الداخلية. استخدام GPS ليس له مجال لربط خطأ الترجمة للاستخدام الداخلي ، مثل التواجد عن بعد, الخدمة و روبوتات التطهير. بالإضافة إلى ذلك ، تقدم SLAM بديلاً جذابًا للخرائط التي صممها المستخدم ، مما يدل على أن تشغيل الروبوت يمكن الوصول إليه حتى في حالة عدم وجود بنية تحتية لتوطين مواصفات الغرض.

مرجع: تعليم وجود الروبوتات: ما تحتاج لمعرفته حول SLAM

[launchpad_feedback]

إخلاء المسؤولية: المعلومات الواردة في هذه المقالة هي لأغراض توضيحية فقط. SIFSOF ليست مسؤولة عن سوء الاستخدام ولا عن الاستخدام الخاطئ أو العشوائي للروبوتات.