A robotika a tudomány és a technológia egyedülálló keveréke, amely olyan gépeket állít elő, amelyek utánozzák az emberek tevékenységét.
A 2000-es évek elején a robotok 90%-a autógyártó üzemekben dolgozott, és az embereket helyettesítette az ismétlődő feladatokhoz. Ma már a robotok porszívózhatnak házakat, és akár éttermekben is szolgálhatnak.
Egy robot általában háromféle alkatrészből áll; a mechanikus test; az elektromos csontváz, és végül egy kóddal készített agy.
Ezek az összetevők lehetővé teszik a robot számára, hogy adatokat gyűjtsön (gyakran érzékelőktől), programozott logikán keresztül döntéseket hozzon a viselkedés adaptálásához és a feladatok elvégzéséhez.
A robotoknak háromféle programjuk lehet; Távirányító (RC), Mesterséges Intelligencia (AI), vagy hibrid.
Az RC programok egy emberi lény beavatkozását igénylik, aki indító és/vagy leállítási jelet tud adni a kód végrehajtásához a robotnak. A programok különféle típusú algoritmusokból állnak, mindegyik más funkcióval.
Mi az algoritmus?
Az algoritmus olyan kódsorok sorozata, amelyeket a robot bizonyos utasítások végrehajtására használhat. A fejlesztő ötleteit olyan nyelvre fordítja, amelyet a robotok is megértenek.
Az algoritmusok sokféle jelöléssel kifejezhetők, beleértve a pszeudokódot, folyamatábrákat, programozási nyelvek, vagy vezérlőtáblák.
Ebben a cikkben az ezekben a programokban használt algoritmusok néhány gyakori típusát tárgyaljuk.
A robotikában használt algoritmusok típusai
1. Bármikor A* algoritmus
Az A* algoritmus egy olyan útvonalkereső algoritmus, amely két pont közötti legoptimálisabb, azaz a legkisebb költségű útvonal megtalálására szolgál.
Az Anytime A* algoritmus rugalmas időköltséggel rendelkezik, és akkor is a legrövidebb utat tudja visszaadni, ha megszakad, mivel először egy nem optimális megoldást generál, majd optimalizálja azt.
Ez gyorsabb döntéshozatalt tesz lehetővé, mivel a robot a nulláról kezdés helyett korábbi számításokra építhet.
Hogyan működik?
Ezt úgy teszi, hogy egy „fát” hoz létre, amely a kezdő csomóponttól egészen a befejezési feltételek kiváltásáig terjed, ami azt jelenti, hogy kevésbé költséges út áll rendelkezésre.
Egy 2D rács készül akadályokkal, és egy kiindulási cella és a célcellák tűpontosak.
Az algoritmus egy csomópont 'értékét' határozza meg f-vel, amely a g (a kezdő csomópontból a kérdéses csomópontba való mozgás költsége) és h (a kérdéses csomópontból a célcsomópontba való mozgás költsége) paraméterek összege.
Alkalmazási területek
Sok játék és webalapú térkép használja ezt az algoritmust a legrövidebb út hatékony megtalálására. Mobil robotokhoz is használható.
Olyan összetett problémákat is megoldhat, mint a Newton–Raphson egy szám négyzetgyökének megtalálására alkalmazott iteráció.
A pályaproblémáknál is használják egy tárgy térbeli mozgásának és ütközésének előrejelzésére.
2. D* Algoritmus
A D*, Focused D* és D* Lite növekményes keresési algoritmusok a két pont közötti legrövidebb út megtalálására.
Ezek azonban A* algoritmusok és új felfedezések keverékei, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy információkat adjanak a térképeikhez az ismeretlen akadályokról.
Ezután új információk alapján újratervezhetik az útvonalat, hasonlóan a Mars Roverhez.
Hogyan működik?
A D* algoritmus működése hasonló az A*-éhoz, az algoritmus először definiálja f, h értékeket és létrehoz egy nyitott és zárt listát.
Ezt követően a D* Algoritmus meghatározza az aktuális csomópont g értékét a szomszédos csomópontok g értékének felhasználásával.
Minden szomszédos csomópont kitalálja az aktuális g értékét, és a legrövidebb g érték lesz adaptálva új g értékként.
Alkalmazási területek
A D*-t és változatait széles körben használják mobil robotokhoz és autonóm jármű navigáció.
Az ilyen navigációs rendszerek közé tartozik az Opportunity és Spirit Mars-járókon tesztelt prototípusrendszer, valamint az a navigációs rendszer, amely megnyerte a versenyt. DARPA Urban Challenge.
3. PRM algoritmus
A PRM vagy valószínűségi útiterv a lehetséges útvonalak hálózati grafikonja, amely egy adott térképen lévő szabad és foglalt területeken alapul.
Komplex tervezési rendszerekben használják őket, és olcsó utakat keresnek az akadályok megkerülésére.
A mozgáskorlátozottak véletlenszerűen kiválasztott pontokat használnak a térképükön, ahol egy roboteszköz el tud mozogni, majd kiszámítják a legrövidebb utat.
Hogyan működik?
A PRM egy építési és lekérdezési fázisból áll.
Az első fázisban egy ütemtervet ábrázolnak, amely közelíti a lehetséges mozgásokat egy környezetben. Ezután létrejön egy véletlenszerű konfiguráció, és csatlakozik néhány szomszédhoz.
A start és a cél konfigurációk a lekérdezési fázisban kapcsolódnak a grafikonhoz. Az utat ezután a Dijkstra legrövidebb útja lekérdezés.
Alkalmazási területek
A PRM-et helyi tervezőkben használják, ahol az algoritmus egyenes vonalú utat számol két pont, nevezetesen a kezdeti és a célpont között.
Az algoritmus felhasználható az útvonaltervezési és ütközésészlelő alkalmazások fejlesztésére is.
4. Zero Moment Point (ZMP) algoritmus
A Zero Moment Point (ZMP-technika) egy olyan algoritmus, amelyet a robotok arra használnak, hogy a teljes tehetetlenséget a padló reakcióerejével ellentétes irányban tartsák.
Ez az algoritmus a ZMP kiszámításának koncepcióját használja, és úgy alkalmazza, hogy egyensúlyba hozza a kétlábú robotokat. Ennek az algoritmusnak a használata sima padlófelületen látszólag lehetővé teszi a robot számára, hogy úgy járjon, mintha nem lenne pillanat.
A gyártó cégek, mint például az ASIMO (Honda) alkalmazzák ezt a technikát.
Hogyan működik?
Egy sétálórobot mozgását a szögimpulzus-egyenlet segítségével tervezzük. Biztosítja, hogy a generált ízületi mozgás garantálja a robot dinamikus testtartási stabilitását.
Ezt a stabilitást a (az algoritmus által kiszámított) nulla pillanatnyi pont távolsága számszerűsíti egy előre meghatározott stabilitási tartomány határain belül.
Alkalmazási területek
A nulla pillanatpontok mérőszámként használhatók a robotok, például az iRobot PackBot felbillenéssel szembeni stabilitásának felmérésére, amikor rámpákon és akadályokon navigálnak.
5. Arányos integrált differenciál (PID) vezérlési algoritmus
Az arányos integrált differenciálszabályozás vagy PID egy érzékelő visszacsatoló hurkot hoz létre a mechanikai alkatrészek beállításainak módosításához a hibaérték kiszámításával.
Ezek az algoritmusok kombinálják mindhárom alapvető együtthatót, azaz az arányt, az integrált és a derivált, így vezérlőjelet állítanak elő.
Valós időben működik, és szükség esetén korrekciókat alkalmaz. Ez látható benne önálló autóvezetés.
Hogyan működik?
A PID-szabályozó három szabályozási kifejezést használ: arányossági, integrált és derivált hatást a kimenetére a pontos és optimális szabályozás érdekében.
Ez a vezérlő folyamatosan kiszámítja a hibaértéket a kívánt alapjel és a mért folyamatváltozó közötti különbségként.
Ezután korrekciót alkalmaz a hiba minimálisra csökkentése érdekében az idő múlásával a vezérlőváltozó módosításával.
Alkalmazási területek
Ez a vezérlő bármilyen olyan folyamatot vezérelhet, amelynek mérhető kimenete van, ennek a kimenetnek ismert ideális értéke, és olyan bemenete van a folyamatnak, amely hatással lesz a mérhető kimenetre.
A vezérlőket az iparban használják a hőmérséklet, a nyomás, az erő, a súly, a pozíció, a sebesség és minden más olyan változó szabályozására, amelyhez létezik mérés.
Következtetés
Tehát ezek voltak a robotikában leggyakrabban használt algoritmusok. Mindezek az algoritmusok meglehetősen összetettek, és fizikai, lineáris algebra és statisztikák keverékét használják a cselekvések és a mozgások feltérképezésére.
A technológia fejlődésével azonban a robotikai algoritmusok még bonyolultabbá válnak. A robotok több feladatot tudnak majd elvégezni, és többet tudnak magukról gondolkodni.
Ha tetszett ez a cikk, iratkozz fel a HashDork's Weekly-re frissítéseket e-mailben, ahol megosztjuk a legújabb AI, ML, DL, programozási és Future Tech híreket.
Hagy egy Válaszol