മനുഷ്യരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളെ അനുകരിക്കുന്ന യന്ത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ശാസ്ത്ര സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ സവിശേഷമായ മിശ്രിതമാണ് റോബോട്ടിക്സ്.
2000-കളുടെ തുടക്കത്തിൽ, 90% റോബോട്ടുകളും ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾക്കായി മനുഷ്യർക്ക് പകരം കാർ നിർമ്മാണ പ്ലാന്റുകളിലായിരുന്നു. ഇപ്പോൾ റോബോട്ടുകൾക്ക് വീടുകൾ വാക്വം ചെയ്യാനും റെസ്റ്റോറന്റുകളിൽ പോലും സേവനം നൽകാനും കഴിയും.
ഒരു റോബോട്ടിൽ സാധാരണയായി മൂന്ന് തരം ഘടകങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു; മെക്കാനിക്കൽ ശരീരം; വൈദ്യുത അസ്ഥികൂടം, ഒടുവിൽ കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച ഒരു മസ്തിഷ്കം.
ഈ ഘടകങ്ങൾ ഒരു റോബോട്ടിനെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു (പലപ്പോഴും സെൻസറുകളിൽ നിന്ന്), പെരുമാറ്റം പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിനും ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കുന്നതിനും പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത യുക്തിയിലൂടെ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുക.
റോബോട്ടുകൾക്ക് മൂന്ന് തരം പ്രോഗ്രാമുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം; റിമോട്ട് കൺട്രോൾ (RC), നിർമ്മിത ബുദ്ധി (AI), അല്ലെങ്കിൽ ഹൈബ്രിഡ്.
റോബോട്ടിന് കോഡ് നിർവ്വഹിക്കുന്നതിനുള്ള ആരംഭം കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റോപ്പ് സിഗ്നൽ നൽകാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മനുഷ്യന്റെ ഇടപെടൽ RC പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് ആവശ്യമാണ്. പ്രോഗ്രാമുകളിൽ വിവിധ തരം അൽഗോരിതങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഓരോന്നിനും വ്യത്യസ്തമായ പ്രവർത്തനമുണ്ട്.
എന്താണ് ഒരു അൽഗോരിതം?
ചില നിർദ്ദേശങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ഒരു റോബോട്ടിന് ഉപയോഗിക്കാനാകുന്ന കോഡ് ലൈനുകളുടെ ഒരു ശ്രേണിയാണ് അൽഗോരിതം. ഡവലപ്പറുടെ ആശയങ്ങൾ റോബോട്ടുകൾക്ക് മനസ്സിലാകുന്ന ഭാഷയിലേക്ക് ഇത് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.
സ്യൂഡോകോഡ്, ഫ്ലോചാർട്ടുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ പല തരത്തിലുള്ള നൊട്ടേഷനുകളിൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. പ്രോഗ്രാമിങ് ഭാഷകൾ, അല്ലെങ്കിൽ നിയന്ത്രണ പട്ടികകൾ.
ഈ പ്രോഗ്രാമുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില സാധാരണ തരത്തിലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ ഈ ലേഖനത്തിൽ നമ്മൾ ചർച്ച ചെയ്യും.
റോബോട്ടിക്സിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന അൽഗരിതങ്ങളുടെ തരങ്ങൾ
1. എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും എ* അൽഗോരിതം
A* അൽഗോരിതം എന്നത് രണ്ട് പോയിന്റുകൾക്കിടയിലുള്ള ഏറ്റവും ഒപ്റ്റിമൽ പാത്ത് കണ്ടെത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പാത്ത് സെർച്ച് അൽഗോരിതം ആണ്, അതായത്, ഏറ്റവും ചെറിയ ചിലവിൽ.
എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും A* അൽഗോരിതത്തിന് ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ സമയ ചിലവുണ്ട്, അത് ആദ്യം ഒപ്റ്റിമൽ അല്ലാത്ത സൊല്യൂഷൻ സൃഷ്ടിക്കുകയും പിന്നീട് അത് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ അത് തടസ്സപ്പെട്ടാലും ഏറ്റവും ചെറിയ പാത തിരികെ നൽകാനാകും.
ആദ്യം മുതൽ ആരംഭിക്കുന്നതിനുപകരം റോബോട്ടിന് മുമ്പത്തെ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ ഇത് വേഗത്തിൽ തീരുമാനമെടുക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
സ്റ്റാർട്ട് നോഡ് മുതൽ അവസാനിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡം ആരംഭിക്കുന്നത് വരെ നീളുന്ന ഒരു 'ട്രീ' രൂപീകരിച്ചാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്, അതായത് ചെലവ് കുറഞ്ഞ പാത ലഭ്യമാണ്.
ഒരു 2D ഗ്രിഡ് തടസ്സങ്ങളോടെയാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഒരു സ്റ്റാർട്ടിംഗ് സെല്ലും ടാർഗെറ്റ് സെല്ലുകളും പിൻ-പോയിന്റഡ് ആണ്.
അൽഗോരിതം ഒരു നോഡിന്റെ 'മൂല്യം' നിർവചിക്കുന്നത് f എന്ന പാരാമീറ്ററുകളുടെ ആകെത്തുകയാണ്, അത് g (പ്രാരംഭ നോഡിൽ നിന്ന് സംശയാസ്പദമായ നോഡിലേക്ക് നീങ്ങുന്നതിനുള്ള ചെലവ്), h (പ്രശ്നത്തിലുള്ള നോഡിൽ നിന്ന് ടാർഗെറ്റ് നോഡിലേക്ക് മാറുന്നതിനുള്ള ചെലവ്).
അപ്ലിക്കേഷനുകൾ
നിരവധി ഗെയിമുകളും വെബ് അധിഷ്ഠിത മാപ്പുകളും ഏറ്റവും ചെറിയ പാത കാര്യക്ഷമമായി കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഈ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. മൊബൈൽ റോബോട്ടുകൾക്കും ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് പരിഹരിക്കാനും കഴിയും ന്യൂട്ടൺ-റാഫ്സൺ ഒരു സംഖ്യയുടെ വർഗ്ഗമൂല്യം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആവർത്തനം പ്രയോഗിച്ചു.
ബഹിരാകാശത്ത് ഒരു വസ്തുവിന്റെ ചലനവും കൂട്ടിയിടിയും പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള ട്രാക്റ്ററി പ്രശ്നങ്ങളിലും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
2. ഡി * അൽഗോരിതം
D*, Focused D*, D* Lite എന്നിവ രണ്ട് പോയിന്റുകൾക്കിടയിലുള്ള ഏറ്റവും ചെറിയ പാത കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഇൻക്രിമെന്റൽ സെർച്ച് അൽഗോരിതങ്ങളാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, അവ എ* അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും പുതിയ കണ്ടെത്തലുകളുടെയും മിശ്രിതമാണ്, അത് അജ്ഞാതമായ തടസ്സങ്ങൾക്കായി അവരുടെ മാപ്പുകളിലേക്ക് വിവരങ്ങൾ ചേർക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
മാർസ് റോവർ പോലെയുള്ള പുതിയ വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവർക്ക് ഒരു റൂട്ട് വീണ്ടും കണക്കാക്കാം.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
D* അൽഗോരിതത്തിന്റെ പ്രവർത്തനം A*-ന് സമാനമാണ്, അൽഗോരിതം ആദ്യം f, h നിർവചിക്കുകയും തുറന്നതും അടച്ചതുമായ ഒരു ലിസ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഇതിന് ശേഷം, D* അൽഗോരിതം അതിന്റെ അയൽ നോഡുകളുടെ g മൂല്യം ഉപയോഗിച്ച് നിലവിലെ നോഡിന്റെ g മൂല്യം നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
ഓരോ അയൽ നോഡും നിലവിലുള്ള ഒന്നിന്റെ g മൂല്യത്തെക്കുറിച്ച് ഊഹിക്കുന്നു, ഏറ്റവും ചെറിയ g മൂല്യം പുതിയ g മൂല്യമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നു.
അപ്ലിക്കേഷനുകൾ
D* ഉം അതിന്റെ വകഭേദങ്ങളും മൊബൈൽ റോബോട്ടിന് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു സ്വയംഭരണ വാഹനമാണ് നാവിഗേഷൻ.
അത്തരം നാവിഗേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ചൊവ്വ റോവറുകൾ ഓപ്പർച്യുനിറ്റി ആൻഡ് സ്പിരിറ്റിൽ പരീക്ഷിച്ച ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പ് സിസ്റ്റവും വിജയിച്ച നാവിഗേഷൻ സിസ്റ്റവും ഉൾപ്പെടുന്നു. DARPA അർബൻ ചലഞ്ച്.
3. PRM അൽഗോരിതം
ഒരു PRM, അല്ലെങ്കിൽ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് റോഡ്മാപ്പ്, തന്നിരിക്കുന്ന മാപ്പിലെ സ്വതന്ത്രവും അധിനിവേശവുമായ ഇടങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സാധ്യമായ പാതകളുടെ ഒരു നെറ്റ്വർക്ക് ഗ്രാഫാണ്.
സങ്കീർണ്ണമായ ആസൂത്രണ സംവിധാനങ്ങളിലും പ്രതിബന്ധങ്ങളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ചെലവ് കുറഞ്ഞ പാതകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
PRM-കൾ അവരുടെ മാപ്പിൽ പോയിന്റുകളുടെ ക്രമരഹിത സാമ്പിൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവിടെ ഒരു റോബോട്ട് ഉപകരണത്തിന് നീങ്ങാൻ കഴിയും, തുടർന്ന് ഏറ്റവും ചെറിയ പാത കണക്കാക്കുന്നു.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
PRM ഒരു നിർമ്മാണവും അന്വേഷണ ഘട്ടവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ, ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ സാധ്യമായ ചലനങ്ങളെ ഏകദേശം കണക്കാക്കുന്ന ഒരു റോഡ്മാപ്പ് ഗ്രാഫ് ചെയ്യുന്നു. ഒരു ക്രമരഹിതമായ കോൺഫിഗറേഷൻ പിന്നീട് സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുകയും ചില അയൽക്കാരുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
തുടക്കവും ലക്ഷ്യ കോൺഫിഗറേഷനുകളും അന്വേഷണ ഘട്ടത്തിലെ ഗ്രാഫുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. അപ്പോൾ പാത ലഭിക്കുന്നത് എ Dijkstra-യുടെ ഏറ്റവും ചെറിയ പാത ചോദ്യം.
അപ്ലിക്കേഷനുകൾ
പ്രാദേശിക പ്ലാനർമാരിൽ PRM ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇവിടെ അൽഗോരിതം രണ്ട് പോയിന്റുകൾക്കിടയിലുള്ള ഒരു നേർരേഖ പാത കണക്കാക്കുന്നു, അതായത് ഇനീഷ്യൽ, ഗോൾ പോയിന്റുകൾ.
പാത്ത് പ്ലാനിംഗും കൂട്ടിയിടി കണ്ടെത്തൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളും മെച്ചപ്പെടുത്താനും അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കാം.
4. സീറോ മൊമെന്റ് പോയിന്റ് (ZMP) അൽഗോരിതം
സീറോ മൊമെന്റ് പോയിന്റ് (ZMP ടെക്നിക്) എന്നത് റോബോട്ടുകൾ തറയുടെ പ്രതികരണ ശക്തിക്ക് വിപരീതമായി മൊത്തം ജഡത്വം നിലനിർത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം ആണ്.
ഈ അൽഗോരിതം ZMP കണക്കാക്കുന്ന ആശയം ഉപയോഗിക്കുകയും ബൈപെഡൽ റോബോട്ടുകളെ സന്തുലിതമാക്കുന്നതിനുള്ള വിധത്തിൽ ഇത് പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മിനുസമാർന്ന തറ പ്രതലത്തിൽ ഈ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നത് റോബോട്ടിനെ ഒരു നിമിഷവുമില്ലാത്തതുപോലെ നടക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
ASIMO (Honda) പോലുള്ള നിർമ്മാണ കമ്പനികൾ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
കോണീയ മൊമെന്റം സമവാക്യം ഉപയോഗിച്ചാണ് വാക്കിംഗ് റോബോട്ടിന്റെ ചലനം ആസൂത്രണം ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. ജനറേറ്റഡ് ജോയിന്റ് മോഷൻ റോബോട്ടിന്റെ ചലനാത്മക പോസ്ചറൽ സ്ഥിരത ഉറപ്പുനൽകുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച സ്ഥിരത മേഖലയുടെ അതിരുകൾക്കുള്ളിലെ സീറോ-മൊമെന്റ് പോയിന്റിന്റെ (അൽഗരിതം കണക്കാക്കുന്നത്) ദൂരം കൊണ്ടാണ് ഈ സ്ഥിരത അളക്കുന്നത്.
അപ്ലിക്കേഷനുകൾ
റാമ്പുകളും തടസ്സങ്ങളും നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ iRobot PackBot പോലെയുള്ള റോബോട്ടുകളെ ടിപ്പുചെയ്യുന്നതിനെതിരെയുള്ള സ്ഥിരത വിലയിരുത്താൻ സീറോ മൊമെന്റ് പോയിന്റുകൾ ഒരു മെട്രിക് ആയി ഉപയോഗിക്കാം.
5. ആനുപാതിക ഇന്റഗ്രൽ ഡിഫറൻഷ്യൽ (PID) നിയന്ത്രണ അൽഗോരിതം
ആനുപാതികമായ ഇന്റഗ്രൽ ഡിഫറൻഷ്യൽ കൺട്രോൾ അല്ലെങ്കിൽ PID, പിശക് മൂല്യം കണക്കാക്കി മെക്കാനിക്കൽ ഘടകങ്ങളുടെ ക്രമീകരണങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് ഒരു സെൻസർ ഫീഡ്ബാക്ക് ലൂപ്പ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ഈ അൽഗരിതങ്ങൾ മൂന്ന് അടിസ്ഥാന ഗുണകങ്ങളും, അതായത്, അനുപാതം, ഇന്റഗ്രൽ, ഡെറിവേറ്റീവ് എന്നിവ സംയോജിപ്പിച്ച് ഒരു നിയന്ത്രണ സിഗ്നൽ ഉണ്ടാക്കുന്നു.
ഇത് തത്സമയം പ്രവർത്തിക്കുകയും ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് തിരുത്തലുകൾ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിൽ കാണാം സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
കൃത്യവും സമുചിതവുമായ നിയന്ത്രണം പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് PID കൺട്രോളർ അതിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ ആനുപാതികത, സമഗ്രവും ഡെറിവേറ്റീവ് സ്വാധീനവും എന്ന മൂന്ന് നിയന്ത്രണ നിബന്ധനകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ആവശ്യമുള്ള സെറ്റ് പോയിന്റും അളന്ന പ്രോസസ്സ് വേരിയബിളും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസമായി ഈ കൺട്രോളർ ഒരു പിശക് മൂല്യം തുടർച്ചയായി കണക്കാക്കുന്നു.
കൺട്രോൾ വേരിയബിളിന്റെ ക്രമീകരണത്തിലൂടെ കാലക്രമേണ പിശക് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഇത് ഒരു തിരുത്തൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു.
അപ്ലിക്കേഷനുകൾ
അളക്കാവുന്ന ഔട്ട്പുട്ടും, ആ ഔട്ട്പുട്ടിനുള്ള അറിയപ്പെടുന്ന അനുയോജ്യമായ മൂല്യവും, അളക്കാവുന്ന ഔട്ട്പുട്ടിനെ ബാധിക്കുന്ന പ്രക്രിയയിലേക്കുള്ള ഇൻപുട്ടും ഉള്ള ഏതൊരു പ്രക്രിയയും ഈ കൺട്രോളറിന് നിയന്ത്രിക്കാനാകും.
താപനില, മർദ്ദം, ബലം, ഭാരം, സ്ഥാനം, വേഗത എന്നിവയും അളക്കുന്ന മറ്റേതെങ്കിലും വേരിയബിളും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് വ്യവസായത്തിൽ കൺട്രോളറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
അതിനാൽ, റോബോട്ടിക്സിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ ചില അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇവയായിരുന്നു. ഈ അൽഗോരിതങ്ങളെല്ലാം തികച്ചും സങ്കീർണ്ണമാണ്, കൂടാതെ പ്രവർത്തനങ്ങളും ചലനങ്ങളും മാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് ഫിസിക്കൽ, ലീനിയർ ബീജഗണിതം, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എന്നിവയുടെ മിശ്രിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, സാങ്കേതികവിദ്യ പുരോഗമിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് റോബോട്ടിക്സ് അൽഗോരിതങ്ങൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകും. റോബോട്ടുകൾക്ക് കൂടുതൽ ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കാനും സ്വയം കൂടുതൽ ചിന്തിക്കാനും കഴിയും.
നിങ്ങൾ ഈ ലേഖനം ആസ്വദിച്ചുവെങ്കിൽ, HashDork's Weekly സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുക ഇമെയിലുകൾ വഴിയുള്ള അപ്ഡേറ്റുകൾ, അവിടെ ഞങ്ങൾ ഏറ്റവും പുതിയ AI, ML, DL, പ്രോഗ്രാമിംഗ് & ഫ്യൂച്ചർ ടെക് വാർത്തകൾ പങ്കിടുന്നു.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക