ذات صلة

اخبار متفرقة

أضف الخس إلى سحورك واكتشف ما يحدث لجسمك

يُعتبر الخس من الخضروات الورقية الغنية بالعناصر الغذائية، وهو...

اجعله على سحورك، فالخس يحميك من الجفاف أثناء الصيام ويساعدك على النوم.

تبدأ هذه الخطة بتعديل وجبتي الإفطار والسحور بما يتناسب...

نوبة القلق: طرق الإيقاف السريع وكيفية تمييزها عن الأزمة القلبية.

تحدث نوبة القلق كحالة توتر حاد مفاجئة يصاحبها إحساس...

هل أنت مدمن على الكافيين وتعرف علامات الإدمان وكيفية التعامل معه؟

ما هو الكافيين وكيف يعمل؟ يتواجد الكافيين في القهوة والشاي...

جوجل تُحدث تطبيق Find Hub لتسهيل العثور على الأمتعة المفقودة بالمطارات

أعلنت جوجل عن تحديث جديد لتطبيق Find Hub يهدف...

نظام جديد يمكّن الروبوتات من التنقل بثقة بدون الاعتماد على GPS

طور علماء جامعة ميغيل هيرنانديز في إلتشي UMH نظام MCL-DLF لتحديد المواقع ثلاثية الأبعاد باستخدام تقنية مونت كارلو والميزات المحلية العميقة، وهو مصمم للعمل دون الاعتماد على GPS.

يوفر النظام تحديد مواقع دقيق وواسع النطاق باستخدام تقنية الليدار، مع تصميمه لدعم التنقل الطويل الأمد في المساحات الكبيرة، وخضع لاختبارات عدة أشهر داخل الحرم الجامعي وخارجه وفي ظروف بيئية متنوعة مع الحفاظ على أدائه.

آلية العمل المحاكية للإدراك البشري

يعتمد المبدأ على محاكاة طريقة البشر في التنقل: يبدأ الروبوت بتحديد موقع تقريبي عبر التعرف إلى السمات الهيكلية العامة من سحب نقاط الليدار ثلاثية الأبعاد مثل المباني والغطاء النباتي، ثم يضيق النطاق نحو منطقة أصغر ويصل إلى تحديد دقيق للموقع والاتجاه عبر تحليل السمات التفصيلية. ترتكز هذه الآلية على تقنيات تعلم عميق لاستخراج السمات المحلية تلقائياً وتقلل الغموض عند التعامل مع أجسام مشابهة بصرياً، وتدمج النتائج في إطار احتمالي يعتمد على طريقة مونتكارلو مع تدفق بيانات المستشعرات.

المتانة والتطبيقات

تتميز التقنية بقدرتها على التكيف مع تغيّرات البيئة مع الحفاظ على دقة عالية عبر تقلبات موسمية، وهو أمر حاسم لروبوتات الخدمات واللوجستيات والمراقبة البيئية وفحص البنية التحتية والمركبات ذاتية القيادة. تمثل هذه الخطوة مهمة نحو تمكين الروبوتات من العمل ذاتياً في بيئات واسعة وديناميكية دون الاعتماد على بنية خارجية للملاحة.

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على