Робототехника – бул илим менен технологиянын уникалдуу аралашмасы, ал адамдын кыймыл-аракетин туураган машиналарды чыгарат.
2000-жылдардын башында роботтордун 90% кайталануучу милдеттерди аткаруу үчүн адамдарды алмаштыруучу унааларды чыгаруучу заводдордо болгон. Эми роботтор үйлөрдү чаң соргулай алат, ал тургай ресторандарда да кызмат кыла алат.
Робот, адатта, компоненттердин үч түрүнөн турат; механикалык орган; электр скелети жана акыры код менен жасалган мээ.
Бул компоненттер роботко маалыматтарды (көбүнчө сенсорлордон) чогултууга, жүрүм-турумга ыңгайлаштыруу жана тапшырмаларды аткаруу үчүн программаланган логика аркылуу чечим кабыл алууга мүмкүндүк берет.
Роботтор программалардын үч түрү болушу мүмкүн; Алыстан башкаруу (RC), Жасалма интеллект (AI), же гибрид.
RC программалары роботко кодду ишке ашыруу үчүн баштоо жана/же токтотуу сигналын бере турган адамдын кийлигишүүсүн талап кылат. Программалар алгоритмдердин ар кандай түрлөрүнөн турат, алардын ар бири ар кандай функцияга ээ.
Алгоритм деген эмне?
Алгоритм – бул робот белгилүү бир көрсөтмөлөрдү аткаруу үчүн колдоно турган код саптарынын сериясы. Ал иштеп чыгуучунун идеяларын роботтор түшүнө турган тилге которот.
Алгоритмдерди белгилердин көптөгөн түрлөрү менен туюнтса болот, анын ичинде псевдокод, блок-схемалар, программалоо тилдери, же башкаруу үстөлдөрү.
Бул макалада биз бул программаларда колдонулган алгоритмдердин кээ бир жалпы түрлөрүн талкуулайбыз.
Робототехникада колдонулган алгоритмдердин түрлөрү
1. Каалаган убакта A* Алгоритм
A* алгоритми – бул эки чекиттин ортосундагы эң оптималдуу жолду, башкача айтканда, эң аз чыгым менен табуу үчүн колдонулган жол издөө алгоритми.
Каалаган убакта A* Алгоритминин ийкемдүү убакыт баасы бар жана ал үзгүлтүккө учураса дагы эң кыска жолду кайтара алат, анткени ал алгач оптималдуу эмес чечимди жаратып, анан аны оптималдаштырат.
Бул тезирээк чечим кабыл алууга мүмкүндүк берет, анткени робот нөлдөн баштоонун ордуна мурунку эсептөөлөргө таяна алат.
Бул кантип иштейт?
Ал муну баштоо түйүнүнөн токтотуу критерийлери ишке киргенге чейин созулган "даракты" түзүү аркылуу кылат, бул азыраак чыгымдуу жол бар дегенди билдирет.
2D Grid тоскоолдуктар менен жасалган жана баштапкы клетка менен максаттуу клеткалар төөнөгүчтүү.
Алгоритм түйүндүн "баалуулугун" f менен аныктайт, ал g (баштапкы түйүндөн каралып жаткан түйүнгө өтүүнүн баасы) жана h (каралып жаткан түйүндөн максаттуу түйүнгө өтүүнүн наркы) параметрлеринин суммасы болуп саналат.
Тиркемелер
Көптөгөн оюндар жана веб-карталар эң кыска жолду натыйжалуу табуу үчүн бул алгоритмди колдонушат. Аны мобилдик роботтор үчүн да колдонсо болот.
сыяктуу татаал маселелерди чече аласыз Ньютон-Рафсон итерация сандын квадрат түбүн табуу үчүн колдонулат.
Ал ошондой эле мейкиндикте объекттин кыймылын жана кагылышуусун алдын ала айтуу үчүн траектория маселелеринде колдонулат.
2. D* Алгоритм
D*, Focused D* жана D* Lite эки чекиттин ортосундагы эң кыска жолду табуу үчүн кошумча издөө алгоритмдери.
Бирок алар А* алгоритмдеринин аралашмасы жана алардын карталарына белгисиз тоскоолдуктар үчүн маалымат кошууга мүмкүндүк берген жаңы ачылыштар.
Андан кийин алар Марс Ровериндей жаңы маалыматтын негизинде маршрутту кайра эсептей алышат.
Бул кантип иштейт?
D* Алгоритминин иштеши A* алгоритмине окшош, алгоритм алгач f, h аныктайт жана ачык жана жабык тизмени түзөт.
Андан кийин D* алгоритми учурдагы түйүндүн g маанисин коңшу түйүндөрдүн g маанисин колдонуп аныктайт.
Ар бир кошуна түйүн учурдагы g маанисин болжолдойт жана эң кыска g мааниси жаңы g мааниси катары ыңгайлаштырылган.
Тиркемелер
D* жана анын варианттары мобилдик робот үчүн кеңири колдонулат жана автономдуу унаа навигация.
Мындай навигациялык системаларга Марстын Opportunity жана Spirit роверлеринде сыналган прототиби система жана утуп алган навигация системасы кирет. DARPA Urban Challenge.
3. PRM алгоритми
PRM, же ыктымалдык жол картасы - бул берилген картадагы бош жана ээлеген мейкиндиктердин негизинде мүмкүн болгон жолдордун тармактык графиги.
Алар татаал пландаштыруу системаларында колдонулат, ошондой эле тоскоолдуктардын тегерегинде арзан жолдорду табуу үчүн.
PRMs өз картасында роботтун кыймылдашы мүмкүн болгон чекиттердин туш келди үлгүсүн колдонушат, андан кийин эң кыска жол эсептелет.
Бул кантип иштейт?
PRM куруу жана суроо баскычынан турат.
Биринчи этапта чөйрөдөгү мүмкүн болгон кыймылдарды болжолдоочу жол картасы түзүлөт. Андан кийин кокус конфигурация түзүлүп, кээ бир кошуналарга туташтырылат.
Баштоо жана максат конфигурациялары суроо баскычында графикке туташтырылган. Андан кийин жол а тарабынан алынат Дейкстранын эң кыска жолу суроо
Тиркемелер
PRM жергиликтүү пландаштыруучуларда колдонулат, мында алгоритм эки чекиттин, тактап айтканда, баштапкы жана максат чекиттеринин ортосундагы түз сызык жолун эсептейт.
Алгоритм жолду пландаштырууну жана кагылышууларды аныктоо тиркемелерин жакшыртуу үчүн да колдонсо болот.
4. Нөлдүк моменттин (ZMP) алгоритми
Zero Moment Point (ZMP техникасы) – роботтор тарабынан полдун реакция күчүнө карама-каршы келген жалпы инерцияны сактоо үчүн колдонулган алгоритм.
Бул алгоритм ZMP эсептөө концепциясын колдонот жана аны эки буттуу роботторду тең салмактоо үчүн колдонот. Бул алгоритмди жылмакай полдун бетинде колдонуу роботко көз ирмем жоктой басууга мүмкүндүк берет.
ASIMO (Хонда) сыяктуу өндүрүш компаниялары бул ыкманы колдонушат.
Бул кантип иштейт?
Басуучу роботтун кыймылы бурчтук импульстун теңдемесин колдонуу менен пландаштырылган. Ал түзүлгөн биргелешкен кыймыл роботтун динамикалык постуралык туруктуулугун кепилдейт.
Бул туруктуулук алдын ала аныкталган туруктуулук аймагынын чектериндеги нөл моменттик чекиттин (алгоритм менен эсептелген) алыстыгы менен сандык түрдө аныкталат.
Тиркемелер
Нөлдүк момент пункттары iRobot PackBot сыяктуу роботтордун оодарылып кетүүсүнө каршы туруктуулукту баалоо үчүн метрика катары колдонулушу мүмкүн.
5. Пропорционалдык интегралдык дифференциалдык (PID) башкаруу алгоритми
Пропорционалдык интегралдык дифференциалдык башкаруу же PID, ката маанисин эсептөө менен механикалык компоненттердин жөндөөлөрүн тууралоо үчүн сенсордук пикир циклин түзөт.
Бул алгоритмдер үч негизги коэффициентти, б.а., пропорция, интегралдык жана туундуну бириктирип, башкаруу сигналын чыгарат.
Ал реалдуу убакыт режиминде иштейт жана зарыл болгон жерде оңдоолорду колдонот. Муну көрүүгө болот өзүн-өзү айдап унаалар.
Бул кантип иштейт?
PID контроллери так жана оптималдуу башкарууну колдонуу үчүн пропорционалдуулуктун, интегралдык жана туунду таасирдин үч башкаруу шарттарын колдонот.
Бул контроллер үзгүлтүксүз ката маанисин каалаган белгиленген чек менен өлчөнгөн процесстин өзгөрмөсүнүн ортосундагы айырма катары эсептеп турат.
Андан кийин башкаруу өзгөрүлмөсүн тууралоо аркылуу убакыттын өтүшү менен катаны азайтуу үчүн оңдоону колдонот.
Тиркемелер
Бул контроллер өлчөнүүчү натыйжага, ошол чыгарылыш үчүн белгилүү идеалдуу мааниге жана өлчөнгөн натыйжага таасир этүүчү процесске киргизүүгө ээ болгон ар кандай процессти көзөмөлдөй алат.
Контроллерлор өнөр жайда температураны, басымды, күчтү, салмакты, абалды, ылдамдыкты жана өлчөө бар башка өзгөрмөлөрдү жөнгө салуу үчүн колдонулат.
жыйынтыктоо
Ошентип, бул робототехникада колдонулган эң кеңири таралган алгоритмдердин айрымдары болчу. Бардык бул алгоритмдер физикалык, сызыктуу алгебра жана статистиканын аралашмасы менен абдан татаал жана кыймыл-аракетти жана кыймылды аныктоо үчүн колдонулат.
Бирок, технология өнүккөн сайын робототехника алгоритмдери ого бетер татаалдашып өнүгөт. Роботтор көбүрөөк тапшырмаларды аткарып, өзүлөрү үчүн көбүрөөк ойлоно алышат.
Эгер сизге ушул макала жакса, HashDork's Weekly журналына жазылыңыз электрондук почта аркылуу жаңыртуулар, анда биз акыркы AI, ML, DL, Programming & Future Tech жаңылыктары менен бөлүшөбүз.
Таштап Жооп