< Return to Video

မိမိဘာသာမိမိ မောင်းတဲ့ ကားတွေ ဘယ်လို မြင်နိုင်ကြလဲ - Sajan Saini

  • 0:08 - 0:15
    ညဉ့်နက် မှောင်မည်းချိန် မိမိဘာသာ မောင်းနေ
    တဲ့ကား လမ်းကျဉ်းမှာ အရှိန်နဲ့ မောင်းနေတယ်။
  • 0:15 - 0:19
    ရုတ်တရက် အန္တရာယ်သုံးခု
    တစ်ချိန်တည်းမှာ ပေါ်လာကြတယ်။
  • 0:19 - 0:21
    အဲဒီနောက် ဘယ်လို ဖြစ်လာမလဲ။
  • 0:21 - 0:24
    အဲဒီလို အတားအဆီးတွေ ကျော်မောင်းနိုင်ဖို့
  • 0:24 - 0:26
    ကားဟာ အဲဒါတွေကို စုံစမ်းကြည့်ဖို့ လိုမယ်—
  • 0:26 - 0:30
    ၎င်းတို့ရဲ့ အရွယ်အစား၊ ပုံသဏ္ဍာန်နဲ့ အနေ
    အထားဆိုင်ရာ အချက်အလက်တွေကို ရယူခြင်းဖြင့်
  • 0:30 - 0:34
    ၎င်းရဲ့ ထိန်းချုပ်ရေး အယ်လဂိုရီသမ်တွေက ဘေး
    အကင်းဆုံး လမ်းကြောင်းကို ချမှတ်ပေးမှာပါ။
  • 0:34 - 0:36
    ကားကို မောင်းတဲ့ လူသား မရှိလို့
  • 0:36 - 0:41
    ကားဟာ အဲဒီလို အသေးစိတ်တွေကို၊ ရာသီဥတု
    မရွေး၊ ဘယ်လိုပဲ မှောင်မှောင်၊
  • 0:41 - 0:44
    သိရှိရန် စမတ် မျက်လုံးတွေ၊
    အာရုံခံကိရိယာတွေြဖင့်
  • 0:44 - 0:46
    စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်းမှ
    သိရှိရန် လိုအပ်ပါတယ်။
  • 0:46 - 0:50
    အဲဒါက ခဲယဉ်းတဲ့ စနစ်ဖြစ်ပေမဲ့ အရာနှစ်ခုကို
    အခြေခံပြီး ဖြေရှင်းပေးနိုင်တယ်-
  • 0:50 - 0:54
    LIDAR လို့ခေါ်တဲ့
    လေဆာ အခြေခံ စူးစမ်းမှုနဲ့
  • 0:54 - 0:57
    integrated photonics လို့ခေါ်တဲ့
    အင်တာနက်ကို အသုံးပြုတဲ့
  • 0:57 - 1:01
    ဆက်သွယ်ရေး နည်းစနစ် အသေးလေးပါ။
  • 1:01 - 1:06
    LIDAR ကိုနားလည်ဖို့ ဆက်စပ်နေတဲ့ ရေဒါ
    နည်းပညာကို နားလည်သင့်တယ်။
  • 1:06 - 1:07
    လေကြောင်းပျံသန်းမှုမှာ
  • 1:07 - 1:12
    ရေဒါအင်တင်နာတွေက ရေဒီယို (သို့) မိုက်ခရို
    ဝေ့ လှိုင်းတွေကို လေယာဉ်များဆီ စေလွှတ်ပြီး
  • 1:12 - 1:16
    ရောင်ချည်တန်း တန်ပြန် ရောက်လာတဲ့ အချိန်ကို
    တိုင်းကြည့်ပြီး တည်နေရာကို တိုင်းယူတယ်။
  • 1:16 - 1:19
    ရောင်ချည်တန်း အရွယ်အစား ကြီးတဲ့အတွက်
    အသေးစိတ်တွေ မပေါ်လွင်လို့
  • 1:19 - 1:23
    ကန့်သတ်ချက်ရှိတဲ့ ကြည့်ရှုနည်းပါ။
  • 1:23 - 1:26
    အဲဒီလို မဟုတ်ဘဲ၊ မောင်းသူမဲ့
    ကားရဲ့ LIDAR ခေါ်
  • 1:26 - 1:29
    Light Detection and Ranging စနစ်ကျတော့
  • 1:29 - 1:32
    ကျဉ်းမြောင်းပြီး မြင်မရတဲ့ အနီအောက်
    ရောင်ခြည်လေဆာကိုသုံးပါတယ်။
  • 1:32 - 1:37
    အဲဒါက လမ်းတစ်ဖက်မှာ လမ်းလျှောက်နေသူ
    ရှပ်အင်္ကျီပေါ် က ကြယ်သီးရဲ့ ပုံကိုတောင်
  • 1:37 - 1:38
    ဖေါ်ထုတ်နိုင်စွမ်း ရှိတယ်။
  • 1:38 - 1:42
    ဒါပေမဲ့ အဲဒီလို အရာတွေရဲ့ ပုံသဏ္ဍန် (သို့)
    နက်ရှိုင်းမှုကိုရော ဘယ်လို ဆုံးဖြတ်မလဲ။
  • 1:42 - 1:48
    LIDAR က သိပ်တိုတဲ့ လေဆာရောင်ချည်နဲ့ ဆက်
    တိုက်ပစ်ရင်း နက်ရှိုင်းမှုကို တိုင်းယူတယ်။
  • 1:48 - 1:51
    ကျေးလက် ဒေသက လမ်းပေါ်မှာ
    သွားနေတဲ့ နွားဆိုပါစို့။
  • 1:51 - 1:56
    ကားကို မောင်းသွားနေစဉ် LIDAR ရဲ့ လှိုင်းက
    နွားရဲ့ ခြေမြစ်ထံမှ တုံ့ပြန်လာတယ်၊
  • 1:56 - 2:01
    နောက်တစ်ကြိမ်တွင် အလားတူပဲ ဦးချို
    တစ်ခုထံမှ ပြန်လာနိုင်ပါတယ်။
  • 2:01 - 2:04
    ထပ်ပြီး စေလွှတ်လိုက်တဲ့လှိုင်း ပြန်လာဖို့
    ဘယ်လောက်ကြာတာကို တိုင်းကြည့်ရင်
  • 2:04 - 2:07
    ဦးချိုရဲ့ ပုံသဏ္ဍာကို သိလာရမှာပါ။
  • 2:07 - 2:13
    အဲဒီလှိုင်းများကို ပို့ပေးလျက် LIDAR စနစ်က
    ခဏတွင်း ပုံပမ်းအသေးစိတ် ဖေါ်ထုတ်နိုင်မယ်။
  • 2:13 - 2:19
    လေဆာ လှိုင်းတို စေလွှတ်ဖို့ အထင်ရှားဆုံး
    နည်းမှာ ခလုတ်ကို ဖွင့်ပိတ်ပေးဖို့ပါပဲ။
  • 2:19 - 2:23
    ဒါပေမဲ့ အဲဒါက လေဆာကို မတည်မငြိမ် ဖြစ်စေကာ
    လှိုင်းတိုအချိန်တိကျမှုကို သက်ရောက်လို့
  • 2:23 - 2:26
    နက်ရှိုင်းမှုရဲ့ တိကျမှုကို ကန့်သတ်မှာပါ။
  • 2:26 - 2:27
    ခလုတ်ကို ဖွင့်ထားပြီး
  • 2:27 - 2:33
    အလင်းရောင်ကို စိတ်ချ လျင်မြန်စွာ ပုံမှန်
    ပိတ်ဆို့ဖို့ အခြားနည်းကို သုံးသင့်တယ်။
  • 2:33 - 2:36
    အဲဒါကို integrated photonics က
    ဝင်လုပ်ပေးနိုင်မှာပါ။
  • 2:36 - 2:38
    အင်တာနက်ရဲ့ ဒီဂျီတယ် ဒေတာကို
  • 2:38 - 2:41
    picosecond တစ်ရာထိ တိကျစွာ ညှိထားတဲ့
    အလင်း လှိုင်းတိုများဖြင့်
  • 2:41 - 2:44
    သယ်ဆောင်ပေးတာပါ။
  • 2:44 - 2:49
    လှိုင်းတိုများကို ဖန်တီးပေးဖို့ တစ်နည်းက
    Mach-Zehnder modulator ကို သုံဖို့ပါ။
  • 2:49 - 2:53
    ဒီကိရိယာက လှိုင်းတစ်ခုဆီမှာ ရှိတတ်တဲ့
    interference လို့ခေါ်တဲ့
  • 2:53 - 2:55
    ထူးခြားချက်ကို အသုံးချတာပါ။
  • 2:55 - 2:58
    ရေကန်ထဲကို ကျောက်စရစ်လုံးတွေ
    ချပေးနေတာ စိတ်ကူးကြည့်ပါ၊
  • 2:58 - 3:02
    ဂယက်တွေ ပေါ်လာကာ တစ်ခုနဲ့တစ်ခု ထပ်လိုက်
    ခြင်းဖြင့် ပုံသဏ္ဍန်တွေ ပေါ်လာကြတယ်။
  • 3:02 - 3:05
    တချို့နေရာမှာ လှိုင်းထိပ်တွေ ပေါင်းမိလို့
    သိပ်အကို ကြီးမားလာနိုင်သလို၊
  • 3:05 - 3:08
    တခြားနေရာတွေမှာ တစ်ခုကိုတစ်ခုက
    လုံးဝ ချေဖျက်ပစ်ကြတယ်။
  • 3:08 - 3:12
    Mach-Zehnder စက်ကလည်း
    အလားတူ လုပ်ပေးတာပါ။
  • 3:12 - 3:17
    ပြိုင်နေတဲ့ အလင်းလှိုင်း လိုင်းများအဖြစ်
    ပိုင်းခြားပေးပြီးနောက် ပြန်ပေါင်းပေးတာပါ။
  • 3:17 - 3:21
    လိုင်း တစ်ခုထဲက အလင်းကို နှေးလိုက်ပြီး
    အချိန်ကို ဆွဲပေးလိုက်ရင်၊ ညှိယူမှုနောက်မှာ
  • 3:21 - 3:26
    လှိုင်းတွေ ပြန်ပေါင်းလိုက်ခြင်းဖြင့်
    ဖျက်ခံရလို့ အလင်းကို ပိတ်လိုက်ကြတယ်။
  • 3:26 - 3:28
    လိုင်းတစ်ခုရဲ့ ကြန့်ကြာမှုကို
    ကစားပေးခြင်းဖြင့်
  • 3:28 - 3:34
    modulator က ဖွင့်ပိတ်ပေးတဲ့ ခလုတ်လို
    အလင်းအချက်ပြမှုကို ထုတ်လွှတ်ပေးနိုင်တယ်။
  • 3:34 - 3:36
    picosecond တရာကြာတဲ့ အလင်းစေလွှတ်မှုက
  • 3:36 - 3:39
    နက်ရှိုင်းမှုကို စင်တီမီဝာ အနည်းငယ်အထိ
    တိကျစွာ တိုင်းနိုင်ပေမဲ့၊
  • 3:39 - 3:43
    အနာဂတ် ကားတွေကျတော့ ဒီ့ထက်ကို ပိုပြီး
    ကောင်းမွန်စွာ မြင်ဖို့ လိုအပ်လိမ့်မယ်။
  • 3:43 - 3:48
    စူပါအာရုံခံနိုင်မယ့် အလင်းဖမ်းစက်နဲ့
    modulator ကို တွဲသုံးမယ်ဆိုရင်
  • 3:48 - 3:51
    တိကျမှုကို မီလီမီတာ
    အထိကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်မှာပါ။
  • 3:51 - 3:53
    အဲဒီတိကျမှုဟာဖြင့် 20/20 ကြည့်စက်ဖြင့်
  • 3:53 - 3:57
    လမ်းတစ်ဘက်ရှိ အရာများကို တိုင်းနိုင်တာထက်
    အဆတစ်ရာ ပိုတိကျပါတယ်။
  • 3:57 - 4:03
    မော်တော်ယာဉ်သုံး ပထမမျိုးဆက် LIDAR
    စက်တွေဟာ ကားအမိုး ဒါမှမဟုတ် ဘောင်ပေါ်မှာ
  • 4:03 - 4:05
    တပ်ထားတဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့
    ကိရိယာတွေကို သုံးခဲ့ကြတယ်။
  • 4:05 - 4:08
    photonic တွေ၊ modulator တွေနဲ့
    အာရုံခံ စနစ်တွေကို
  • 4:08 - 4:13
    တစ်စုတစ်လုံးတည်း ပေါင်းလိုက်ကာ မီလီမီတာရဲ့
    ဆယ်ပုံတစ်ပုံထိ သေးအောင် လုပ်နိုင်ပြီး
  • 4:13 - 4:18
    သေးငယ်တဲ့ ချစ်ပ်အဖြစ် ကားရဲ့
    မီးလုံးအိမ်ထဲမှာ တပ်ပေးလာနိုင်မှာပါ။
  • 4:18 - 4:22
    အဲဒီချစ်ပ်တွေထဲတွင် modulator ပေါ်မှာ
    ပညာသား ပါတဲ့ ကိရိယာ ပါဦးမှာမို့လို့
  • 4:22 - 4:27
    ရွေ့လျားအရာများကို ရှောင်နိုင်ရန်နဲ့ အမြန်
    မောင်းနေချိန်မှာ စကန် ဖတ်ပေးနိုင်မှာပါ။
  • 4:27 - 4:31
    modulator လိုင်းတစ်ခုထဲက အလင်းကို
    နည်းနည်းလေး နှေးပေးခြင်းဖြင့်၊
  • 4:31 - 4:36
    အဲဒီအပိုဆောင်းကိရိယာက ဖွင့်ပိတ် ခလုတ်ထက်
    လင်းမှုကို ထိန်းချုပ်မှု ဖြစ်ပါလိမ့်မယ်။
  • 4:36 - 4:41
    အဲဒီလို လိုင်းတွေ တသီကြီးရှိပြီး တစ်ခုစီ
    ကြန့်ကြာအောင် ထိန်းချုပ်ပေးနိုင်ရင်၊
  • 4:41 - 4:44
    လုံးဝ ဆန်းသစ်တဲ့ ပုံစံနဲ့
    အသုံးချနိုင်အောင် ဒီဇိုင်းဆွဲနိုင်လို့
  • 4:44 - 4:47
    လိုသလို လှည့်သုံးနိုင်မယ့်
    လေဆာ အလင်းတန်း ဖြစ်လာမယ်။
  • 4:47 - 4:48
    အဲဒီလို ဆန်းသစ်မယ့် ကိရိယာတွေဟာ
  • 4:48 - 4:51
    စမတ်မျက်လုံးတွေနဲ့ တူကြမှာမို့
  • 4:51 - 4:54
    စိတ်ကူးလို့ ရနိုင်တဲ့ ဘယ်သဘာဝ အရာကို
    မဆို အသေးစိတ် မြင်နိုင်မှာ ဖြစ်ပြီး
  • 4:54 - 4:58
    ဘယ်လောက်ပဲ များတဲ့ အတားအဆီးတွေကို
    မဆို မြင်နိုင်ပြီး ရှောင်နိုင်မှာပါ။
  • 4:58 - 5:00
    ပြီးတော့ လမ်းမှားသွားလို့ ရုတ်တရက်
    ပေါ်လာနိုင်တဲ့ သမင်ကလွဲလို့
  • 5:00 - 5:04
    ဘယ်သူမှာမှ ပင်ပင်ပန်းပန်း အားထုတ်
    ကြိုးပမ်းရန် လိုမှာ မဟုတ်ပါဘူး။
Title:
မိမိဘာသာမိမိ မောင်းတဲ့ ကားတွေ ဘယ်လို မြင်နိုင်ကြလဲ - Sajan Saini
Speaker:
Sajan Saini
Description:

သင်ခန်းစာ အပြည့်ကို ကြည့်ရန် - https://ed.ted.com/lessons/how-do-self-driving-cars-see-sajan-saini

ညဉ့်နက်ချိန်ဖြစ်လို့၊ မှောင်မည်းနေချိန်မှာ မောင်းသူမဲ့ ကားတစ်စီး လမ်းကျဉ်းမှာ အရှိန်နဲ့ မောင်းနေတယ်။ ရုတ်တရက် အန္တရာယ်သုံးခု တစ်ချိန်တည်းမှာ ပေါ်လာကြတယ်။ ကားကို မောင်းနေသူ မရှိတဲ့အတွက် ကားဟာ စမတ်မျက်လုံးတွေ၊ အာရုံခံစနစ်ကို သုံးပြီး စက္ကန့်ပိုင်း အတွင်းမှာကို အသေးစိတ် ပုံတွေကို ခံစားနိုင်မှာပါ။ အဲဒါကို ဘယ်လိုများ လုပ်နိုင်တာလဲ။ Sajan Saini ကနေပြီး LIDAR နဲ့ ထည့်ပေါင်းထားတဲ့ photonic နည်းပညာက ကားကို လူမပါဘဲ လက်တွေ့ မောင်းနိုင်အောင် လုပ်ပေးနိုင်ပုံကို ရှင်းပြထားပါတယ်။

Sajan Saini ရဲ့ သင်ခန်းစာကို Artrake Studio မှ ရိုက်ကူးတင်ဆက်ထားပါတယ်။
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TED-Ed
Duration:
05:04

Burmese subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.