यदि आप एक रोबोट वैक्यूम के लिए खरीदारी कर रहे हैं, तो संभावना है कि आप कुछ प्रमुख चर्चाओं में फंस गए हैं जो यह बताते हैं कि कैसे ये संवेदनशील रूमबा साइबरबोर्ग हमारे घरों को इतना साफ करते हैं। "सक्शन पावर," "फ़िल्टरेशन," और "मोबाइल ऐप" जैसे वाक्यांशों से परे, एक वैक्यूमिंग चर्चा शब्द जो इन दिनों अधिक सुर्खियाँ देख रहा है वह है "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" (अक्सर ए.आई. के लिए छोटा)।
अंतर्वस्तु
- ए.आई. कैसे होता है? निर्वात कार्य?
- A.I क्या बनाता है? क्या वैक एक नियमित रोबोट मॉडल से भिन्न है?
- लिडार और वीएसएलएएम मैपिंग: एक बेहतर, सुरक्षित स्वच्छ
आप स्वयं से पूछ रहे होंगे: वास्तव में क्या है एक ए.आई. पहले स्थान पर निर्वात? और इसके अलावा, ए.आई. को क्या अलग करता है? अमेज़ॅन पर पेज दर पेज भरने वाले अन्य रोबोट मॉडलों के वर्गीकरण से वैक्यूम? आप अपने आश्चर्य में अकेले नहीं हैं, यही कारण है कि हम यहां ए.आई. को स्पष्ट करने के लिए हैं। रिक्त लेबलिंग.
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ए.आई. कैसे होता है? निर्वात कार्य?

ए.आई. में बहुत सारा गहन विज्ञान शामिल है। निर्वात मूल बातें, लेकिन आइए इनमें से कुछ पर ध्यान केंद्रित करें सतह-स्तरीय प्रौद्योगिकियां जो इन बॉट्स को उनके विशिष्ट प्रदर्शन लाभ (और बड़े अंक) प्रदान करती हैं कीमतें)।
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जब आप अनबॉक्स करते हैं एक ए.आई. वैक्यूम, पहली चीजों में से एक जो आपको करने के लिए प्रेरित किया जाएगा, वह है इसे अपने घर के वाई-फाई के साथ जोड़ना। फिर, आप उस सहयोगी ऐप को डाउनलोड करना चाहेंगे जिसका उपयोग आप वैक को नियंत्रित और अनुकूलित करने के लिए करेंगे। अनबॉक्सिंग और कनेक्ट करने के बाद, ए.आई. वैक आपके घर का एक विस्तृत स्कैन लेगा, एक "वैक्यूम मैप" बनाएगा जिसे सफाई करते समय आपका साथी क्लीनर संदर्भित करेगा। यही मानचित्र आपके लिए वैक के मोबाइल ऐप में जांच और हेरफेर करने के लिए भी उपलब्ध होगा।
एक ए.आई. vac दो मैपिंग विधियों में से एक का उपयोग करके एक विस्तृत सफाई खाका तैयार करता है: आपके निवास का एक लेजर-निर्देशित एनालिटिक्स स्कैन, जिसे के रूप में जाना जाता है लिडार (लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग), या कैमरा-केंद्रित स्कैन कहा जाता है वीएसएलएएम (विजुअल एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण).
बॉट शॉपिंग करते समय, आपने कई रोबोट वैक ब्रांडों (जैसे नीचे Xiaomi Roidmi मॉडल) और/या एक के शीर्ष पर एक उभरा हुआ उभार देखा होगा। कैमरे के लेंस के मुख्य डेक पर कहीं वैक्यूम. पहला एक लिडार लेजर हाउसिंग है, दूसरा एक वीएसएलएएम कैमरा है।
A.I क्या बनाता है? क्या वैक एक नियमित रोबोट मॉडल से भिन्न है?

के शुरुआती दिनों में रोबोट खाली, और आज के अधिक बुनियादी रोबोट मॉडल को जारी रखते हुए, घर के चारों ओर वैक्यूम को नेविगेट करने में मदद करने के लिए बॉट्स को बुनियादी सेंसर और एक या दो कोर एल्गोरिदम के साथ डिजाइन किया गया था। यदि आपने कभी किसी बजट बॉट को क्रियान्वित होते देखा है, तो आप जानेंगे कि ये मॉडल आपके निवास स्थान के आसपास पैंतरेबाज़ी करते समय परीक्षण और त्रुटि पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। एक बार जब आप एक बुनियादी बॉट को सक्रिय कर देते हैं, तो यह आपके फर्श के चारों ओर तैरता रहेगा, जो भी कचरा हो सकता है उसे पकड़ लेगा... जब तक कि यह फर्नीचर के टुकड़े से न टकरा जाए।
जबकि कई रोबोट वैक के रबरयुक्त बंपर घर की सजावट और अन्य को किसी भी गंभीर क्षति को रोकने में मदद करते हैं सामान, ऑनबोर्ड सेंसर आम तौर पर केवल इतना बुद्धिमान होते हैं कि वे वैक्यूम को बता सकें कि यह टकरा रहा है कुछ कब यह वास्तव में इसमें धमाका कर रहा है। आपको अपने खाली स्थान को किसी तंग जगह से बाहर निकालने के लिए भी कूदना पड़ सकता है। यहीं पर ए.आई. की शक्ति और सटीकता आती है। वैक्यूम वास्तव में चलन में आता है।
एक ए.आई. वैक्यूम तेज़, अधिक गहन और सुरक्षित रोबोट वैक अनुभव के लिए ऊपर बताए गए मैप स्कैन के साथ-साथ डीप-लर्निंग एल्गोरिदम और ऑब्जेक्ट आइडेंटिफिकेशन को जोड़ता है।
लिडार और वीएसएलएएम मैपिंग: एक बेहतर, सुरक्षित स्वच्छ
जबकि बचाव के उद्देश्यों के लिए इन बॉट्स में बुनियादी सेंसर बनाए गए हैं, लिडार और वीएसएलएएम मैपिंग आपके वैक को सफाई करते समय एक विस्तृत संदर्भ बिंदु देते हैं। वास्तव में, आपको यह पता लगाना चाहिए कि ए.आई. बुनियादी रोबोट मॉडल के कुछ अधिक गोलाकार स्वीप पैंतरेबाज़ी की तुलना में वैक्स आपके घर को तेजी से और सीधी रेखाओं में साफ करते हैं।
इसके अतिरिक्त, गहन शिक्षा और वस्तु पहचान आपके ए.आई. मुझे पता है कि वैक्यूम करते समय किन बातों से बचना चाहिए। जूते के फीते और बिजली के तार आपके रोबोट वैक के ब्रश-हेड में समा जाने के दिन गए।
संक्षेप में: एक ए.आई. vac आपके बॉट को बताने के लिए मैपिंग और अनुकूली शिक्षण तकनीक का उपयोग करता है क्या को साफ, कहाँ साफ करने के लिए, और कब को साफ। जबकि सेंसर और एल्गोरिदम आज के कई रोबोट रिक्तियों से पूरी तरह से अनुपस्थित नहीं हैं, निम्न- और मध्य-स्तरीय मॉडल आम तौर पर अधिक उन्नत ए.आई. के सहज ज्ञान युक्त शिक्षण उपकरणों से सुसज्जित नहीं होते हैं। मॉडल।
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