មនុស្សយន្តគឺជាល្បាយតែមួយគត់នៃវិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យាដែលផលិតម៉ាស៊ីនដែលធ្វើត្រាប់តាមសកម្មភាពរបស់មនុស្ស។
នៅដើមទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2000 90% នៃមនុស្សយន្តនៅក្នុងរោងចក្រផលិតរថយន្តជំនួសមនុស្សសម្រាប់កិច្ចការដដែលៗ។ ឥឡូវនេះ មនុស្សយន្តអាចបូមធូលីផ្ទះ ហើយថែមទាំងបម្រើក្នុងភោជនីយដ្ឋានទៀតផង។
មនុស្សយន្តជាធម្មតាមានធាតុផ្សំបីប្រភេទ។ រាងកាយមេកានិច; គ្រោងឆ្អឹងអគ្គិសនី ហើយទីបំផុតខួរក្បាលបង្កើតដោយលេខកូដ។
សមាសធាតុទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យមនុស្សយន្តប្រមូលទិន្នន័យ (ជាញឹកញាប់ពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា) ធ្វើការសម្រេចចិត្តតាមរយៈតក្កវិជ្ជាកម្មវិធីដើម្បីសម្របឥរិយាបថ និងបំពេញកិច្ចការ។
មនុស្សយន្តអាចមានកម្មវិធីបីប្រភេទ; ការបញ្ជាពីចម្ងាយ (RC), បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ឬកូនកាត់។
កម្មវិធី RC ទាមទារឱ្យមានអន្តរាគមន៍ពីមនុស្សដែលអាចផ្តល់ការចាប់ផ្តើម និង/ឬសញ្ញាបញ្ឈប់សម្រាប់ការប្រតិបត្តិកូដទៅមនុស្សយន្ត។ កម្មវិធីមានប្រភេទផ្សេងៗនៃក្បួនដោះស្រាយ ដែលនីមួយៗមានមុខងារខុសៗគ្នា។
តើអ្វីជាក្បួនដោះស្រាយ?
ក្បួនដោះស្រាយគឺជាស៊េរីនៃកូដដែលមនុស្សយន្តអាចប្រើដើម្បីអនុវត្តការណែនាំជាក់លាក់។ វាបកប្រែគំនិតរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទៅជាភាសាដែលត្រូវបានយល់ដោយមនុស្សយន្ត។
ក្បួនដោះស្រាយអាចត្រូវបានបញ្ជាក់នៅក្នុងប្រភេទនៃសញ្ញាណជាច្រើន រួមទាំង pseudocode តារាងលំហូរ។ ភាសាសរសេរកម្មវិធីឬតារាងត្រួតពិនិត្យ។
នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងពិភាក្សាអំពីប្រភេទទូទៅមួយចំនួននៃ algorithms ដែលប្រើក្នុងកម្មវិធីទាំងនេះ។
ប្រភេទនៃក្បួនដោះស្រាយដែលប្រើក្នុងមនុស្សយន្ត
1. គ្រប់ពេលវេលា A* Algorithm
ក្បួនដោះស្រាយ A* គឺជាក្បួនដោះស្រាយស្វែងរកផ្លូវដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីស្វែងរកផ្លូវដ៏ល្អប្រសើរបំផុតរវាងចំណុចពីរ ពោលគឺជាមួយនឹងការចំណាយតិចបំផុត។
គ្រប់ពេលវេលា A* Algorithm មានតម្លៃពេលវេលាដែលអាចបត់បែនបាន ហើយអាចត្រលប់មកវិញនូវផ្លូវខ្លីបំផុត ទោះបីជាវាត្រូវបានរំខាន ដោយសារវាបង្កើតដំណោះស្រាយដែលមិនល្អបំផុតជាមុនសិន ហើយបន្ទាប់មកធ្វើឱ្យវាប្រសើរឡើង។
នេះអនុញ្ញាតឱ្យធ្វើការសម្រេចចិត្តបានលឿនជាងមុន ដោយសារមនុស្សយន្តអាចបង្កើតបានតាមការគណនាពីមុន ជំនួសឱ្យការចាប់ផ្តើមពីដំបូង។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
វាធ្វើដូចនេះដោយបង្កើត 'មែកធាង' ដែលលាតសន្ធឹងពីថ្នាំងចាប់ផ្តើមរហូតដល់លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសម្រាប់ការបញ្ចប់ត្រូវបានបង្កឡើង ដែលមានន័យថាមានផ្លូវដែលចំណាយតិច។
ក្រឡាចត្រង្គ 2D ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយមានឧបសគ្គ ហើយក្រឡាចាប់ផ្តើម និងក្រឡាគោលដៅត្រូវបានចង្អុលចង្អុល។
ក្បួនដោះស្រាយកំណត់ 'តម្លៃ' របស់ថ្នាំងដោយ f ដែលជាផលបូកនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រ g (តម្លៃនៃការផ្លាស់ប្តូរពីថ្នាំងចាប់ផ្តើមទៅថ្នាំងនៅក្នុងសំណួរ) និង h (តម្លៃនៃការផ្លាស់ប្តូរពីថ្នាំងក្នុងសំណួរទៅថ្នាំងគោលដៅ) ។
ការកម្មវិធី
ហ្គេម និងផែនទីតាមគេហទំព័រជាច្រើនប្រើក្បួនដោះស្រាយនេះសម្រាប់ការស្វែងរកផ្លូវខ្លីបំផុតប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ វាក៏អាចប្រើសម្រាប់មនុស្សយន្តចល័តផងដែរ។
អ្នកក៏អាចដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញដូចជា ញូតុន-រ៉ាហ្វសុន ការធ្វើឡើងវិញបានអនុវត្តចំពោះការស្វែងរកឫសការ៉េនៃចំនួនមួយ។
វាក៏ត្រូវបានគេប្រើនៅក្នុងបញ្ហាគន្លង ដើម្បីទស្សន៍ទាយចលនា និងការប៉ះទង្គិចនៃវត្ថុក្នុងលំហ។
2. D* Algorithm
D*, Focused D* និង D* Lite គឺជាក្បួនដោះស្រាយការស្វែងរកបន្ថែម ដើម្បីស្វែងរកផ្លូវខ្លីបំផុតរវាងចំណុចពីរ។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ពួកវាគឺជាល្បាយនៃក្បួនដោះស្រាយ A* និងការរកឃើញថ្មីៗដែលអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេបន្ថែមព័ត៌មានទៅក្នុងផែនទីរបស់ពួកគេសម្រាប់ឧបសគ្គដែលមិនស្គាល់។
បន្ទាប់មកពួកគេអាចគណនាឡើងវិញនូវផ្លូវមួយដោយផ្អែកលើព័ត៌មានថ្មី ដូចជា Mars Rover ជាដើម។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
ដំណើរការនៃ D* Algorithm គឺស្រដៀងទៅនឹង A* ដែរ algorithm ដំបូងកំណត់ f, h ហើយបង្កើតបញ្ជីបើក និងបិទ។
បន្ទាប់ពីនេះ ក្បួនដោះស្រាយ D* កំណត់តម្លៃ g របស់ថ្នាំងបច្ចុប្បន្ន ដោយប្រើតម្លៃ g នៃថ្នាំងជិតខាងរបស់វា។
ថ្នាំងជិតខាងនីមួយៗធ្វើការទាយអំពីតម្លៃ g របស់បច្ចុប្បន្ន ហើយតម្លៃ g ខ្លីបំផុតត្រូវបានប្រែប្រួលជាតម្លៃ g ថ្មី។
ការកម្មវិធី
D* និងវ៉ារ្យ៉ង់របស់វាត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់មនុស្សយន្តចល័ត និង រថយន្តស្វយ័ត នាវាចរណ៍។
ប្រព័ន្ធរុករកបែបនេះរួមមានប្រព័ន្ធគំរូដែលត្រូវបានសាកល្បងនៅលើយានរុករកភពអង្គារ Opportunity and Spirit និងប្រព័ន្ធរុករកដែលបានឈ្នះរង្វាន់។ ការប្រកួតប្រជែងទីក្រុង DARPA.
3. ក្បួនដោះស្រាយ PRM
PRM ឬផែនទីបង្ហាញផ្លូវទំនង គឺជាក្រាហ្វបណ្តាញនៃផ្លូវដែលអាចធ្វើទៅបានដោយផ្អែកលើចន្លោះទំនេរ និងកាន់កាប់នៅលើផែនទីដែលបានផ្តល់ឱ្យ។
ពួកវាត្រូវបានប្រើនៅក្នុងប្រព័ន្ធរៀបចំផែនការដ៏ស្មុគស្មាញ និងដើម្បីស្វែងរកផ្លូវដែលមានតម្លៃទាបជុំវិញឧបសគ្គ។
PRMs ប្រើគំរូចៃដន្យនៃចំណុចនៅលើផែនទីរបស់ពួកគេ ដែលឧបករណ៍មនុស្សយន្តអាចផ្លាស់ទីបាន ហើយបន្ទាប់មកផ្លូវខ្លីបំផុតត្រូវបានគណនា។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
PRM មានដំណាក់កាលសាងសង់ និងសំណួរ។
នៅដំណាក់កាលទីមួយ ផែនទីបង្ហាញផ្លូវត្រូវបានគូសដែលប្រហាក់ប្រហែលនឹងចលនាដែលអាចកើតមាននៅក្នុងបរិយាកាសមួយ។ បន្ទាប់មកការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធចៃដន្យត្រូវបានបង្កើត និងភ្ជាប់ទៅអ្នកជិតខាងមួយចំនួន។
ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធចាប់ផ្តើម និងគោលដៅត្រូវបានភ្ជាប់ទៅក្រាហ្វក្នុងដំណាក់កាលសំណួរ។ បន្ទាប់មកផ្លូវត្រូវបានទទួលដោយ ក ផ្លូវខ្លីបំផុតរបស់ Dijkstra សំណួរ។
ការកម្មវិធី
PRM ត្រូវបានប្រើនៅក្នុងអ្នកធ្វើផែនការក្នុងតំបន់ ដែលក្បួនដោះស្រាយគណនាផ្លូវបន្ទាត់ត្រង់រវាងចំណុចពីរគឺចំណុចដំបូង និងចំណុចគោលដៅ។
ក្បួនដោះស្រាយក៏អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកែលម្អផែនការផ្លូវ និងកម្មវិធីរកឃើញការប៉ះទង្គិច។
4. ក្បួនដោះស្រាយ Zero Moment Point (ZMP)
Zero Moment Point (បច្ចេកទេស ZMP) គឺជាក្បួនដោះស្រាយដែលប្រើដោយមនុស្សយន្តដើម្បីរក្សានិចលភាពសរុបទល់មុខនឹងកម្លាំងប្រតិកម្មនៃជាន់។
ក្បួនដោះស្រាយនេះប្រើគំនិតនៃការគណនា ZMP និងអនុវត្តវាក្នុងវិធីមួយដើម្បីធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពរវាងមនុស្សយន្ត bipedal ។ ការប្រើក្បួនដោះស្រាយនេះលើផ្ទៃជាន់រលោងហាក់ដូចជាអនុញ្ញាតឱ្យមនុស្សយន្តដើរដូចជាគ្មានពេល។
ក្រុមហ៊ុនផលិតដូចជា ASIMO (Honda) ប្រើបច្ចេកទេសនេះ។
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
ចលនារបស់មនុស្សយន្តដើរត្រូវបានគ្រោងដោយប្រើសមីការសន្ទុះមុំ។ វាធ្វើឱ្យប្រាកដថា ចលនារួមគ្នាដែលបានបង្កើតធានានូវស្ថេរភាពនៃលំនឹងនៃមនុស្សយន្ត។
ស្ថេរភាពនេះត្រូវបានគណនាដោយចម្ងាយនៃចំណុចសូន្យ (គណនាដោយក្បួនដោះស្រាយ) នៅក្នុងព្រំដែននៃតំបន់ស្ថេរភាពដែលបានកំណត់ជាមុន។
ការកម្មវិធី
ចំនុចសូន្យអាចប្រើជាម៉ែត្រដើម្បីវាយតម្លៃស្ថេរភាពប្រឆាំងនឹងការធ្លាក់ពីលើមនុស្សយន្តដូចជា iRobot PackBot នៅពេលរុករកផ្លូវជម្រាល និងឧបសគ្គ។
5. ក្បួនដោះស្រាយគ្រប់គ្រងឌីផេរ៉ង់ស្យែលអាំងតេក្រាលសមាមាត្រ (PID)
ការគ្រប់គ្រងឌីផេរ៉ង់ស្យែលអាំងតេក្រាលសមាមាត្រ ឬ PID បង្កើតរង្វិលជុំមតិត្រឡប់របស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ដើម្បីកែតម្រូវការកំណត់សម្រាប់សមាសធាតុមេកានិចដោយការគណនាតម្លៃកំហុស។
ក្បួនដោះស្រាយទាំងនេះរួមបញ្ចូលគ្នានូវមេគុណមូលដ្ឋានទាំងបី ពោលគឺសមាមាត្រ អាំងតេក្រាល និងដេរីវេ ដូច្នេះវាបង្កើតសញ្ញាបញ្ជា។
វាដំណើរការក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង និងអនុវត្តការកែតម្រូវតាមតម្រូវការ។ នេះអាចត្រូវបានគេមើលឃើញនៅក្នុង រថយន្តបើកបរខ្លួនឯង.
តើវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
ឧបករណ៍បញ្ជា PID ប្រើពាក្យបញ្ជាបីនៃសមាមាត្រ អាំងតេក្រាល និងឥទ្ធិពលដេរីវេនៅលើទិន្នផលរបស់វា ដើម្បីអនុវត្តការត្រួតពិនិត្យត្រឹមត្រូវ និងល្អបំផុត។
ឧបករណ៍បញ្ជានេះបន្តគណនាតម្លៃកំហុសដែលជាភាពខុសគ្នារវាងចំណុចកំណត់ដែលចង់បាន និងអថេរដំណើរការវាស់វែង។
បន្ទាប់មកវាអនុវត្តការកែតម្រូវដើម្បីកាត់បន្ថយកំហុសឆ្គងជាអតិបរមាតាមពេលវេលាដោយការកែតម្រូវអថេរវត្ថុបញ្ជា។
ការកម្មវិធី
ឧបករណ៍បញ្ជានេះអាចគ្រប់គ្រងដំណើរការណាមួយដែលមានទិន្នផលដែលអាចវាស់វែងបាន តម្លៃដ៏ល្អដែលគេស្គាល់សម្រាប់លទ្ធផលនោះ និងការបញ្ចូលទៅក្នុងដំណើរការដែលនឹងប៉ះពាល់ដល់ទិន្នផលដែលអាចវាស់វែងបាន។
ឧបករណ៍បញ្ជាត្រូវបានប្រើនៅក្នុងឧស្សាហកម្មដើម្បីគ្រប់គ្រងសីតុណ្ហភាព សម្ពាធ កម្លាំង ទម្ងន់ ទីតាំង ល្បឿន និងអថេរផ្សេងទៀតសម្រាប់ការវាស់វែងមាន។
សន្និដ្ឋាន
ដូច្នេះ ទាំងនេះគឺជាក្បួនដោះស្រាយទូទៅបំផុតមួយចំនួនដែលប្រើក្នុងមនុស្សយន្ត។ ក្បួនដោះស្រាយទាំងអស់នេះគឺស្មុគស្មាញណាស់ជាមួយនឹងល្បាយនៃរូបវិទ្យា ពិជគណិតលីនេអ៊ែរ និងស្ថិតិដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីគូសផែនទីសកម្មភាព និងចលនា។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារបច្ចេកវិទ្យាជឿនលឿន ក្បួនដោះស្រាយមនុស្សយន្តនឹងអភិវឌ្ឍកាន់តែស្មុគស្មាញ។ មនុស្សយន្តនឹងអាចបំពេញកិច្ចការបានកាន់តែច្រើន និងគិតច្រើនសម្រាប់ខ្លួនគេ។
ប្រសិនបើអ្នកពេញចិត្តអត្ថបទនេះ ជាវប្រចាំសប្តាហ៍របស់ HashDork អាប់ដេតតាមរយៈអ៊ីមែល ដែលយើងចែករំលែកព័ត៌មានចុងក្រោយបំផុតរបស់ AI, ML, DL, Programming & Future Tech ។
សូមផ្ដល់យោបល់