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Slam meaning in Hindi | slam full form क्या है?


    Slam meaning in Hindi

    Slam meaning in Hindi: दोस्तो GPS के भरेमे लगता है की आप सब लोग जानते होंगे क्या आपने कबि सुना है या जानते है slam के भरेमे देखो यार जिसका GPS नही होता उसका slam होता है यहापे दोस्तो आजकी डेट मे इतना तेजीसे हम आगे बड़ रहे है technology की दुनिया में तो हम को जियादा जरुरत है इसी slam की और इसको improve करनेकी तो आज हम इस article में बात करने वाले है slam क्या है? और Slam meaning in Hindi में क्या है? और slam full form क्या है? जानते है.


    Slam meaning in Hindi

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    Slam meaning in Hindi - slam क्या है?

    दोस्तों पहले जानते है की slam का full form क्या है? तो slam का पूरा नाम है SLAM: Simultaneous Localization and Mapping मैपिंग से कुछ समाजमे अरह है की कुछ नक़्शे की बात चलरही है तो आप से मै दोस्तों पुछु एक simple सा सवाल रोड पे एक गाड़ी है जो अपने आप चलरही है कैसे मालूम की मै कहा पे हु आप का जवाब होगा GPS दोस्तों एह accurate जवाब नहीं है क्यूंकि GPS जो है उसको हम नार्मल रूटीन में हम use करते है लेकिन इसमें बहुत जियादा limitation निकलके आते है.

    मतलब मै और एक example में पुछु तो एक रोबोट है जो एक रूम के अंधार चलरह है और बहुत आराम से राईट लेफ्ट चलरह है तो उसके लिए जो लोकेशन है उसको कैसे मालूम की मै रूम में कहा पर हु अगर आपका जवाब अभी बी GPS है तो हालत बहुत खराब होगई क्यूंकि GPS की limitations बहुत सारे है पहली बात तो एह है की GPS की accuracy meters तक मिलजाती है लेकिन बात करे centimeter या millimeters तो इतना accurately GPS काम नहीं करता है और पानी के निचे तो बिलकुल बी काम नहीं करता है और मोटी दीवारे या indoor area में GPS काम नहीं करता.

    असल में रोड पे गाड़ी GPS की मदद से अपने आप चलरही है अगर गाड़ी तोडा राईट लेफ्ट हुए तो पता नही गाड़ी कहा पर जाएँगी यहाँ पे दोस्तों हमको चाहिए एक advance mechanism जिसके चलते हम आस पास के मोहोल का एक map सा बनासके यहाँ पे दोस्तों निकलके आता है SLAM: Simultaneous Localization and Mapping. 

    आप assume करो आप अपने घर में हो यहाँ पे आपको एक एक चीज़ का पता रहेगा की यहापे टेबल है सामने bed है साइड में दिवार है इन सबका नक्षा हम दिमाग में बनाचुके है आराम से navigate करसकते है आपने घर मे मानलो अगर आप किसी unknown जगे पर चलेगाए है और अंधेरासा है कुछ दिखाई नहीं देरह है तो हम को मालूम नहीं है की कहा पे क्या है मानलो हम किसी बीचमे बैठे है किसी बांध room में तो हम कैसे चलेंगे मालूम नहीं है की दीवार कहा है या कहा पर क्या है.

    तो वह पर हम धीरे चलना शुरू करदिये जहा पे है वहासे हम दो खदम धीरे चलने लगे हात लगाए दीवार आगई तो मालूम हुआ की दो खदम आगे दिवार है राईट गुम के आगे चले तो मालूम हुआ के आगे टेबल है लेफ्ट में chair है तो पिक्चर मालूम होती है रूम की और हमारे mind में रूम का एक map सा बनजाता है तो हम को मालूम होजाता है की चीजे कहा कहा पर है.

    अगर बात करते है किसी robot की तो example एक self driving कार तो आस पास का एक detailed नक्शा बनती है और उसको मालूम होता है की कहा पर sign board है कहा पर दूसरी कार है कहा पर ट्रैफिक लाइट है divider या पेड कहा पर है सब कुछ डाटा होता है उसके बाद में आप बड़े आराम से navigate कर सकते है.

    यहाँ पर असल में बात करता हु की छोटे robots की जैसे की automatic cleaning robots की तो छोटासा robot रहता है आप अपने घरमे रक दीजिए और उसके बाद दोस्तों पूरी घरकी सफाए करदेगा और उसका charging hub जो होगा वहापे जाके charge बी होजाएगा तो उस robot को कैसे मालूम होगा की टेबल है आगे नहीं जाना है टेबल वहापे है तो रोज़ आके सोचेगा बी नहीं तो वो पहलेही बार में आप के घर को स्कैन करके एक map बनालेता है तो उसको सब पता होता है की दिवार कहा है टेबल कहा है.

    SLAM Applications 

    Slam इनडोर की एक श्रेणी के लिए केंद्रीय है,आउटडोर, इन-एयर (in-air) और पानी के भीतर के अनुप्रयोग (underwater applications ) मानवयुक्त (both manned) और स्वायत्त दोनों वाहनों (autonomous vehicles) के लिए

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    उदाहरण:

    1. At home: vacuum cleaner, lawnmower 
    2. Space: terrain mapping for localization 
    3. Air: surveillance with unmanned air vehicles
    4. Underground: the exploration of mines  
    5. Underwater: reef monitoring 

    SLAM Techniques:

    1. EKF SLAM 
    2. Topological SLAM (mainly place recognition)
    3. Graph-based SLAM 
    4. Scan Matching and Visual Odometry
    5. FastSLAM
    6. Approximations for SLAM: Sparse extended information filters, Thin junction tree filters, Sparse links, Local sub-maps, etc.  
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