ما هي وظيفة SLAM في عالم الواقع المعزز - التكنولوجيا

ما هي وظيفة SLAM في عالم الواقع المعزز - التكنولوجيا

 

هذا هو عصر المعرفة التكنولوجية ، وخاصة الذكاء الاصطناعي. في حين أن هناك الكثير من معجزات المعرفة ، فإننا نتجه للتركيز على SLAM من أجل هذا المقال. إذا لم تكن على دراية بهذه الفترة الزمنية ، فأنت في الصفحة الصحيحة. سنساعدك في التعرف على هذه الهندسة التي ستحدث ثورة في عالم الذكاء الاصطناعي بأكمله. بدون مزيد من اللغط ، دعنا نتحقق من موضوع كل هذا. تابع القراءة لتحصل على المزيد.

بشكل أساسي ، تعد SLAM واحدة من أكثر التقنيات الحديثة التي تساعد في اكتشاف البيئة المجاورة. يتم استخدام هذه المعرفة التكنولوجية في الروبوتات المتنقلة التي تنجز العديد من العمليات المتكررة المتمركزة على الخريطة الرقمية.

يمكن لهذه الروبوتات رؤية مواقعها خالية من أي تحد. في الغالب ، يتم استخدام هذه المعرفة في عالم الروبوتات بأكمله ، مثل الطائرات بدون طيار والمركبات الجوية غير المأهولة والرافعات الشوكية المحوسبة والسيارات بدون طيار ومنظفات الروبوت ، على سبيل المثال لا الحصر. كموضوع مهم ، يمكنك إنشاء قائمة طويلة جدًا من المنتجات التي تعتمد على هذه المعرفة التكنولوجية لأفضل عملية.

في عام 1995 ، تم استخدام SLAM في الندوة العالمية لتحليل الروبوتات. مهد مؤتمر آخر عقد في عام 1986 الطريق لتعريف رياضي لهذه المعرفة. بعد ذلك ، تم إجراء أطنان من التجارب على أساس منتجات الملاحة والمبدأ الإحصائي. لذلك ، لا يزال البحث جارياً في هذا القسم.

في عام 1998 ، قدمت السلطات حلاً للعمل باستخدام كاميرا شخصية فقط بدون أجهزة استشعار. لهذا السبب ، نتج عن هذا التطور SLAM القائم على البصر ، والذي يميل إلى الاستفادة من الكاميرا في نوع كاشف الموضع ثلاثي الأبعاد.

التعريب ورسم الخرائط

الموقع

يشير التوطين إلى تحديد منطقة شيء ما. في عالم SLAM بأكمله ، تساعد هذه التقنيات الآلة كإنسان آلي عندما يتعلق الأمر بالموقع المعتمد على أساس المعلومات المرئية. يبدو الأمر كما لو كنت ترى موقعًا جديدًا أو موقعًا جديدًا لتبدأ مع الوقت.

بالنظر إلى حقيقة أنه ليس لدينا تصور دقيق للحماية أو المسافة ، فقد يتم إسقاطنا ، خاصة عندما نكون في مدينة أو دولة جديدة. تكمن المشكلة الكبرى في الروبوتات في قدرتها على تحديد أقسام ومسار الحركة بسهولة تامة فيما يتعلق بالمحيط المجاور. هذا هو السبب في أنه يمكنهم ببساطة إكمال الترجمة.

رسم الخرائط

يشير التعيين إلى إجراء التحليل الذي يسمح للروبوتات بالحصول على الكثير من المعلومات لبناء رسم بياني مرئي للأماكن المحيطة بها في كل مكان. كإحداث فرق في الواقع ، تعد SLAM المعتمدة على البصر ابتكارًا تقنيًا يستخدم الكاميرات لرسم الخرائط.

تشغيل SLAM في عالم AR

ينتج عن الحقيقة المدمجة مزيج من الصورة الرقمية في الحياة الحقيقية. للواقع المعزز ، هناك حاجة إلى تقنيات معينة لاكتشاف البيئة في كل مكان. علاوة على ذلك ، هناك حاجة إلى نفس التقنيات لاكتشاف الموضع المناسب للكاميرات الفعالة.

وبالتالي ، يمكننا القول أن SLAM تلعب دورًا ممتازًا في مجموعة من النقاط مثل التفاعل والواجهة والرسومات والشاشة وتتبع المنطقة واكتشاف الموقع ، لتحديد حفنة من.

حكاية سريعة مطولة ، كانت هذه مقدمة قصيرة لوظيفة SLAM في عالم الحقيقة المدمجة بأكمله. من الناحية المثالية ، ستدعمك هذه المقالة في الحصول على مجموعة كبيرة من البيانات حول هذه التقنية

المستندة إلى علامة AR

تتصدر شركة Metaio الألمانية للواقع المعزز سوق الواقع المعزز القائم على العلامات منذ سنوات. ARKit من Apple هو نسخة مرتجلة من تقنية Metaio's SLAM. قبل Apple ، استخدمت الشركات SLAM في iOS و Android على حد سواء مع برامج مثل Wikitude و Kudan.

تتطلب تجارب الواقع المعزز القائمة على العلامات صورًا محددة بشكل صحيح لتوجيه كاميرا الجهاز لاستخدام تقنية الواقع المعزز. سمح استخدام الصور المحددة للجهاز بفهم المحتوى المتراكب. كانت المشكلة الوحيدة في التكنولوجيا القائمة على العلامات هي أن المستخدمين يحتاجون إلى كائن مادي (هنا ، الصورة) لتجربته. لذلك ، كان على الشركات الترويج لكل من الكائن المادي والتطبيق. ولكن مع ARKit ، تم حل هذه المشكلة الآن ، ولا يحتاج المستخدمون إلى أي شيء باستثناء هواتفهم والبيئة.

 SLAM على Facebook 

يترك Facebook بصماته في صناعة AR ولديه ميزة من 2 مليار قاعدة مستخدم. يدعي الخبراء أن قاعدة المستخدم تعمل كميزة هائلة لـ Facebook إذا كانت تعزز المجتمع لإدارة تعيين التطبيقات. من ناحية أخرى ، تسمح Apple للمستخدمين بالحصول على التكنولوجيا داخل تطبيقاتها الداخلية ، مما يمنح Apple ميزة ثابتة على Facebook.

تستفيد التطبيقات الأخرى مثل تطبيق الشبكات الاجتماعية Snapchat من قاعدة المستخدمين الكبيرة لتحقيق أقصى استفادة من تقنية الواقع المعزز. قامت Snapchat بدمج بيانات GPS وخرائط SLAM لتقديم تقنية AR لمستخدميها. تحاول Lenovo أيضًا إنشاء قاعدة بيانات SLAM بالتعاون مع Wikitude ، المعروفة باسم Augmented Human Cloud.

التعرف على الكائن والمشهد

يتيح التعرف على الكائنات تجارب الواقع المعزز في الوقت الفعلي و 360 درجة حول كائنات العالم الحقيقي ، التي تم تحديدها مسبقًا بواسطتك. مع SDK 8 ، وسعت Wikitude هذه الميزة القائمة على SLAM لدعم التعرف على الكائنات والغرف والمشاهد الأكبر وتتبعها.

التطبيقات العملية عديدة ، لذا سواء كنت تقوم ببناء حملتك التسويقية التفاعلية التالية ، أو تحسين التجارب داخل المتجر أو مساعدة العمال عن بُعد في أرض المصنع ، فإن التعرف على الأشياء سيغلق الفجوة بين العالمين المادي والرقمي.

وظيفة SLAM في عالم الواقع المعزز

يخلق الواقع المعزز مزيجًا من الصورة الافتراضية في الحياة الواقعية. بالنسبة للواقع المعزز ، هناك حاجة إلى تقنية محددة لاكتشاف البيئة المحيطة به. بالإضافة إلى ذلك ، فإن نفس التقنية مطلوبة لاكتشاف الموضع المناسب للكاميرات القوية.

لذلك ، يمكننا القول أن SLAM تلعب دورًا كبيرًا في عدد من المجالات مثل التفاعل والواجهة والرسومات والعرض وتتبع الموقع واكتشاف الموقع ، على سبيل المثال لا الحصر.

 

قصة قصيرة طويلة ، كانت هذه مقدمة موجزة عن دور SLAM في عالم الواقع المعزز. نأمل أن تساعدك هذه المقالة في الحصول على الكثير من المعلومات حول هذه التقنية.

تطبيقات تقنية التعريب البصري المتزامن: 

على الرغم من أن (SLAM) المرئي لم يتطور بعد إلا أنه يتمتع بإمكانيات كبيرة في إعدادات مختلفة، لكن من المهم أن تضع في اعتبارك أنها تلعب دورًا كبيرًا في عالم الواقع المعزز، من أجل الإسقاط الدقيق للصور الافتراضية يلزم تعيين دقيق للبيئة المادية، وهذا ممكن فقط بمساعدة تقنية (SLAM) المرئية. اليوم تُستخدم هذه التقنية في روبوتات ميدانية مختلفة مثل المقرضين واللصوص، ومن المثير للاهتمام أن هذه التقنية تُستخدم في سيارات لاند روفر التي تم إرسالها إلى المريخ للاستكشاف والملاحة. إلى جانب ذلك يتم استخدامها في مجال الزراعة، تستخدم الروبوتات الميدانية والطائرات بدون طيار هذه التكنولوجيا للطيران فوق حقول المحاصيل، كما تستخدم المركبات المستقلة هذه الأنظمة لرسم خريطة وفهم محيطها