Робататэхніка - гэта ўнікальная сумесь навукі і тэхнікі, якая вырабляе машыны, якія імітуюць дзеянні людзей.
У пачатку 2000-х 90% робатаў знаходзіліся на заводах па вытворчасці аўтамабіляў, замяняючы людзей для выканання паўтаральных задач. Цяпер робаты могуць пыласосіць дамы і нават служыць у рэстаранах.
Робат звычайна складаецца з трох тыпаў кампанентаў; механічны корпус; электрычны шкілет і, нарэшце, мозг, зроблены з дапамогай кода.
Гэтыя кампаненты дазваляюць робату збіраць даныя (часта з датчыкаў), прымаць рашэнні з дапамогай запраграмаванай логікі, каб адаптаваць паводзіны і выконваць задачы.
Робаты могуць мець тры тыпы праграм; Пульт дыстанцыйнага кіравання (RC), Штучны Інтэлект (AI), або гібрыд.
Праграмы RC патрабуюць ўмяшання чалавека, які можа даць робату сігнал старту і/або прыпынку для выканання кода. Праграмы складаюцца з розных тыпаў алгарытмаў, кожны з якіх выконвае розныя функцыі.
Што такое алгарытм?
Алгарытм уяўляе сабой шэраг радкоў кода, якія робат можа выкарыстоўваць для выканання пэўных інструкцый. Ён перакладае ідэі распрацоўшчыка на мову, зразумелую робатам.
Алгарытмы могуць быць выражаны ў многіх відах абазначэння, уключаючы псеўдакод, блок-схемы, мовы праграмавання, або кантрольныя табліцы.
У гэтым артыкуле мы абмяркуем некаторыя распаўсюджаныя тыпы алгарытмаў, якія выкарыстоўваюцца ў гэтых праграмах.
Тыпы алгарытмаў, якія выкарыстоўваюцца ў робататэхніцы
1. Алгарытм A* Anytime
Алгарытм A* — гэта алгарытм пошуку шляху, які выкарыстоўваецца для пошуку найбольш аптымальнага шляху паміж двума кропкамі, г.зн. з найменшымі выдаткамі.
У любы час алгарытм A* мае гнуткі час і можа вярнуць найкарацейшы шлях, нават калі ён перапынены, бо спачатку генеруе неаптымальнае рашэнне, а затым аптымізуе яго.
Гэта дазваляе хутчэй прымаць рашэнні, бо робат можа абапірацца на папярэднія разлікі, а не пачынаць з нуля.
Як гэта працуе?
Ён робіць гэта шляхам фарміравання «дрэва», якое цягнецца ад пачатковага вузла да таго часу, пакуль не спрацуюць крытэрыі спынення, што азначае, што даступны менш дарагі шлях.
2D-сетка зроблена з перашкодамі, а стартавая клетка і мэтавыя клеткі пазначаны кропкамі.
Алгарытм вызначае «значэнне» вузла як f, які з'яўляецца сумай параметраў g (кошт перамяшчэння ад пачатковага вузла да вузла, пра які ідзе гаворка) і h (кошт пераходу ад вузла, пра які ідзе гаворка, да мэтавага вузла).
прыкладанняў
Многія гульні і вэб-карты выкарыстоўваюць гэты алгарытм для эфектыўнага пошуку найкарацейшага шляху. Яго таксама можна выкарыстоўваць для мабільных робатаў.
Вы таксама можаце вырашаць такія складаныя задачы, як Ньютан-Рафсан ітэрацыя, якая ўжываецца для знаходжання квадратнага кораня з ліку.
Ён таксама выкарыстоўваецца ў задачах траекторыі для прадказання руху і сутыкнення аб'екта ў прасторы.
2. Алгарытм D*
D*, Focused D* і D* Lite - гэта алгарытмы інкрыментальнага пошуку для пошуку найкарацейшага шляху паміж двума кропкамі.
Аднак яны ўяўляюць сабой сумесь алгарытмаў A* і новых адкрыццяў, якія дазваляюць ім дадаваць інфармацыю на свае карты для невядомых перашкод.
Затым яны могуць пералічыць маршрут на аснове новай інфармацыі, як марсаход.
Як гэта працуе?
Праца алгарытму D* аналагічная алгарытму A*, алгарытм спачатку вызначае f, h і стварае адкрыты і закрыты спіс.
Пасля гэтага алгарытм D* вызначае значэнне g бягучага вузла, выкарыстоўваючы значэнне g суседніх вузлоў.
Кожны суседні вузел робіць здагадку аб бягучым значэнні g, і самае кароткае значэнне g адаптуецца як новае значэнне g.
прыкладанняў
D* і яго варыянты шырока выкарыстоўваюцца для мабільных робатаў і аўтаномны транспартны сродак навігацыі.
Такія навігацыйныя сістэмы ўключаюць у сябе прататып сістэмы, выпрабаваны на марсаходах Opportunity і Spirit і навігацыйную сістэму, якая выйграла DARPA Urban Challenge.
3. Алгарытм PRM
PRM, або імавернасная дарожная карта, уяўляе сабой сеткавы графік магчымых шляхоў, заснаваны на свабодных і занятых месцах на дадзенай карце.
Яны выкарыстоўваюцца ў складаных сістэмах планавання, а таксама для пошуку недарагіх шляхоў вакол перашкод.
PRMs выкарыстоўваюць выпадковую выбарку кропак на сваёй карце, дзе прылада-робат можа рухацца, а затым разлічваецца найкарацейшы шлях.
Як гэта працуе?
PRM складаецца з фазы пабудовы і запыту.
На першым этапе складаецца дарожная карта, якая прыблізна адлюстроўвае магчымыя рухі ў асяроддзі. Затым ствараецца выпадковая канфігурацыя і падключаецца да некаторых суседзяў.
Канфігурацыі пачатку і мэты злучаюцца з графікам на этапе запыту. Затым шлях атрымліваецца па а Самы кароткі шлях Дэйкстры запыт.
прыкладанняў
PRM выкарыстоўваецца ў мясцовых планіроўшчыках, дзе алгарытм вылічвае прамую лінію паміж двума кропкамі, а менавіта пачатковай і мэтавай кропкамі.
Алгарытм таксама можа быць выкарыстаны для паляпшэння прыкладанняў для планавання шляху і выяўлення сутыкненняў.
4. Алгарытм нулявой кропкі моманту (ZMP).
Zero Moment Point (тэхніка ZMP) - гэта алгарытм, які выкарыстоўваецца робатамі для захавання поўнай інэрцыі, процілеглай сіле рэакцыі падлогі.
Гэты алгарытм выкарыстоўвае канцэпцыю разліку ZMP і прымяняе яе для балансавання двухногіх робатаў. Выкарыстанне гэтага алгарытму на гладкай паверхні падлогі, здавалася б, дазваляе робату хадзіць так, як быццам не было моманту.
Такія кампаніі-вытворцы, як ASIMO (Honda), выкарыстоўваюць гэтую тэхніку.
Як гэта працуе?
Рух хадзячага робата плануецца з дапамогай раўнання вуглавога моманту. Гэта гарантуе, што генераваны рух сустава гарантуе дынамічную постуральную стабільнасць робата.
Гэтая стабільнасць колькасна вызначаецца адлегласцю кропкі нулявага моманту (разлічанай алгарытмам) у межах зададзенай вобласці стабільнасці.
прыкладанняў
Ачкі з нулявым момантам могуць быць выкарыстаны ў якасці паказчыка для ацэнкі ўстойлівасці ад перакульвання робатаў, такіх як iRobot PackBot, пры навігацыі па пандусах і перашкодах.
5. Алгарытм кіравання прапарцыйным інтэгральна-дыферэнцыяльным (PID).
Прапарцыйнае інтэгральнае дыферэнцыяльнае кіраванне або PID, стварае цыкл зваротнай сувязі датчыка для рэгулявання налад механічных кампанентаў шляхам разліку значэння памылкі.
Гэтыя алгарытмы аб'ядноўваюць усе тры асноўных каэфіцыента, г.зн. прапорцыю, інтэграл і вытворную, так што яны вырабляюць сігнал кіравання.
Ён працуе ў рэжыме рэальнага часу і ўносіць карэкціроўкі там, дзе гэта неабходна. Гэта можна ўбачыць у самастойнага ваджэння аўтамабіляў.
Як гэта працуе?
ПИД-рэгулятар выкарыстоўвае тры члены кіравання: прапарцыянальнасць, інтэгральны і вытворны ўплыў на свой выхад для прымянення дакладнага і аптымальнага кіравання.
Гэты кантролер бесперапынна разлічвае значэнне памылкі як розніцу паміж жаданай зададзенай значэннем і вымяранай зменнай працэсу.
Затым ён прымяняе карэкцыю, каб мінімізаваць памылку з цягам часу шляхам рэгулявання кіруючай зменнай.
прыкладанняў
Гэты кантролер можа кіраваць любым працэсам, які мае вымерны выхад, вядомае ідэальнае значэнне для гэтага выхаду і ўваход у працэс, які будзе ўплываць на вымерны выхад.
Кантролеры выкарыстоўваюцца ў прамысловасці для рэгулявання тэмпературы, ціску, сілы, вагі, становішча, хуткасці і любой іншай зменнай, для якой існуе вымярэнне.
заключэнне
Такім чынам, гэта былі адны з найбольш распаўсюджаных алгарытмаў, якія выкарыстоўваюцца ў робататэхніцы. Усе гэтыя алгарытмы даволі складаныя з сумессю фізічных, лінейнай алгебры і статыстыкі, якія выкарыстоўваюцца для адлюстравання дзеянняў і руху.
Аднак з развіццём тэхналогій алгарытмы робататэхнікі стануць яшчэ больш складанымі. Робаты змогуць выконваць больш заданняў і больш думаць самастойна.
Калі вам спадабаўся гэты артыкул, падпісацца на штотыднёвік HashDork абнаўленні па электроннай пошце, дзе мы дзелімся апошнімі навінамі AI, ML, DL, праграмавання і будучых тэхналогій.
Пакінуць каментар