रोबोटिक्स हे विज्ञान आणि तंत्रज्ञानाचे एक अद्वितीय मिश्रण आहे जे मानवांच्या क्रियांची नक्कल करणारी मशीन तयार करते.
2000 च्या दशकाच्या सुरुवातीच्या काळात, 90% रोबोट्स कार उत्पादन प्लांट्समध्ये होते जे पुनरावृत्ती केलेल्या कामांसाठी मानवांच्या जागी होते. आता रोबोट घरे व्हॅक्यूम करू शकतात आणि रेस्टॉरंटमध्ये देखील सेवा देऊ शकतात.
रोबोटमध्ये सहसा तीन प्रकारचे घटक असतात; यांत्रिक शरीर; इलेक्ट्रिक सांगाडा आणि शेवटी कोडने बनवलेला मेंदू.
हे घटक रोबोटला डेटा संकलित करण्यास (बहुतेकदा सेन्सरवरून), वर्तनाशी जुळवून घेण्यासाठी प्रोग्राम केलेल्या तर्काद्वारे निर्णय घेण्यास आणि कार्ये पूर्ण करण्यास अनुमती देतात.
रोबोट्समध्ये तीन प्रकारचे प्रोग्राम असू शकतात; रिमोट कंट्रोल (RC), कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), किंवा हायब्रिड.
आरसी प्रोग्राम्सना एखाद्या मनुष्याच्या हस्तक्षेपाची आवश्यकता असते जो रोबोटला कोडच्या अंमलबजावणीसाठी प्रारंभ आणि/किंवा स्टॉप सिग्नल देऊ शकतो. प्रोग्राममध्ये विविध प्रकारचे अल्गोरिदम असतात, प्रत्येकाचे कार्य वेगळे असते.
अल्गोरिदम म्हणजे काय?
अल्गोरिदम हा कोडच्या ओळींची मालिका आहे ज्याचा वापर रोबोट विशिष्ट सूचना पूर्ण करण्यासाठी करू शकतो. हे यंत्रमानवांना समजलेल्या भाषेत विकसकाच्या कल्पनांचे भाषांतर करते.
अल्गोरिदम अनेक प्रकारच्या नोटेशनमध्ये व्यक्त केले जाऊ शकतात, ज्यात स्यूडोकोड, फ्लोचार्ट, प्रोग्रामिंग भाषा, किंवा नियंत्रण सारण्या.
या लेखात आम्ही या प्रोग्राममध्ये वापरल्या जाणार्या काही सामान्य प्रकारच्या अल्गोरिदमची चर्चा करू.
रोबोटिक्समध्ये वापरले जाणारे अल्गोरिदमचे प्रकार
1. कधीही A* अल्गोरिदम
A* अल्गोरिदम हा एक मार्ग शोध अल्गोरिदम आहे जो दोन बिंदूंमधील सर्वात इष्टतम मार्ग शोधण्यासाठी वापरला जातो, म्हणजे सर्वात कमी खर्चासह.
केव्हाही A* अल्गोरिदमची वेळ लवचिक असते आणि त्यात व्यत्यय आला असला तरीही तो सर्वात लहान मार्ग परत करू शकतो कारण तो प्रथम एक गैर-इष्टतम उपाय तयार करतो आणि नंतर तो ऑप्टिमाइझ करतो.
हे जलद निर्णय घेण्यास अनुमती देते कारण रोबोट सुरवातीपासून सुरुवात करण्याऐवजी मागील गणनांवर तयार करू शकतो.
हे कस काम करत?
हे एक 'वृक्ष' तयार करून करते जे स्टार्ट नोडपासून संपुष्टात येण्याचे निकष सुरू होईपर्यंत विस्तारते ज्याचा अर्थ कमी खर्चिक मार्ग उपलब्ध आहे.
एक 2D ग्रिड अडथळ्यांसह बनविला जातो आणि एक प्रारंभिक सेल आणि लक्ष्य सेल पिन-पॉइंट केलेले असतात.
अल्गोरिदम नोडचे 'मूल्य' f द्वारे परिभाषित करते जी पॅरामीटर्सची बेरीज g (प्रारंभिक नोडपासून प्रश्नातील नोडकडे जाण्याची किंमत) आणि h (प्रश्नामधील नोडपासून लक्ष्य नोडकडे जाण्याची किंमत).
अनुप्रयोग
बरेच गेम आणि वेब-आधारित नकाशे सर्वात लहान मार्ग कार्यक्षमतेने शोधण्यासाठी या अल्गोरिदमचा वापर करतात. मोबाईल रोबोसाठीही याचा वापर करता येईल.
यांसारख्या गुंतागुंतीच्या समस्याही तुम्ही सोडवू शकता न्यूटन-रॅफसन संख्येचे वर्गमूळ शोधण्यासाठी पुनरावृत्ती लागू होते.
अंतराळातील एखाद्या वस्तूची गती आणि टक्कर याचा अंदाज लावण्यासाठी प्रक्षेपण समस्यांमध्ये देखील याचा वापर केला जातो.
2. D* अल्गोरिदम
D*, फोकस केलेले D* आणि D* Lite हे दोन बिंदूंमधील सर्वात लहान मार्ग शोधण्यासाठी वाढीव शोध अल्गोरिदम आहेत.
तथापि, ते A* अल्गोरिदम आणि नवीन शोधांचे मिश्रण आहेत जे त्यांना अज्ञात अडथळ्यांसाठी त्यांच्या नकाशांमध्ये माहिती जोडण्याची परवानगी देतात.
त्यानंतर ते मार्स रोव्हरप्रमाणे नवीन माहितीवर आधारित मार्गाची पुनर्गणना करू शकतात.
हे कस काम करत?
D* अल्गोरिदमचे कार्य A* प्रमाणेच आहे, अल्गोरिदम प्रथम f, h परिभाषित करते आणि खुली आणि बंद सूची तयार करते.
यानंतर, D* अल्गोरिदम त्याच्या शेजारच्या नोड्सचे g मूल्य वापरून वर्तमान नोडचे g मूल्य निर्धारित करते.
प्रत्येक शेजारील नोड सध्याच्या g मूल्याचा अंदाज लावतो आणि सर्वात लहान g मूल्य नवीन g मूल्य म्हणून स्वीकारले जाते.
अनुप्रयोग
D* आणि त्याचे प्रकार मोबाईल रोबोटसाठी मोठ्या प्रमाणावर वापरले जातात आणि स्वायत्त वाहन नेव्हिगेशन
अशा नेव्हिगेशन सिस्टीममध्ये मार्स रोव्हर्स अपॉर्च्युनिटी अँड स्पिरिटवर चाचणी केलेली प्रोटोटाइप सिस्टीम आणि नेव्हिगेशन सिस्टीमचा समावेश होतो. DARPA अर्बन चॅलेंज.
3. पीआरएम अल्गोरिदम
PRM, किंवा संभाव्य रोडमॅप, दिलेल्या नकाशावरील मोकळ्या आणि व्यापलेल्या जागांवर आधारित संभाव्य मार्गांचा नेटवर्क आलेख आहे.
ते जटिल नियोजन प्रणालींमध्ये आणि अडथळ्यांभोवती कमी किमतीचे मार्ग शोधण्यासाठी वापरले जातात.
PRM त्यांच्या नकाशावर बिंदूंचा एक यादृच्छिक नमुना वापरतात जेथे रोबोट डिव्हाइस शक्यतो हलवू शकते आणि नंतर सर्वात लहान मार्गाची गणना केली जाते.
हे कस काम करत?
PRM मध्ये बांधकाम आणि क्वेरी फेज असते.
पहिल्या टप्प्यात, एक रोडमॅप तयार केला जातो जो वातावरणातील संभाव्य हालचालींचा अंदाज घेतो. त्यानंतर एक यादृच्छिक कॉन्फिगरेशन तयार केले जाते आणि काही शेजाऱ्यांशी कनेक्ट केले जाते.
प्रारंभ आणि ध्येय कॉन्फिगरेशन क्वेरी टप्प्यात आलेखाशी जोडलेले आहेत. मार्ग नंतर a द्वारे प्राप्त केला जातो Dijkstra चा सर्वात लहान मार्ग क्वेरी
अनुप्रयोग
PRM स्थानिक नियोजकांमध्ये वापरला जातो, जेथे अल्गोरिदम दोन बिंदूंमधील सरळ रेषेच्या मार्गाची गणना करते, म्हणजे प्रारंभिक आणि लक्ष्य बिंदू.
अल्गोरिदमचा वापर पथ नियोजन आणि टक्कर शोध अनुप्रयोग सुधारण्यासाठी देखील केला जाऊ शकतो.
4. शून्य क्षण बिंदू (ZMP) अल्गोरिदम
झिरो मोमेंट पॉईंट (ZMP तंत्र) हा एक अल्गोरिदम आहे जो रोबोटद्वारे मजल्याच्या प्रतिक्रिया शक्तीच्या विरुद्ध एकूण जडत्व ठेवण्यासाठी वापरला जातो.
हे अल्गोरिदम ZMP ची गणना करण्याची संकल्पना वापरते आणि द्विपाद रोबोट्स संतुलित करण्यासाठी ते लागू करते. या अल्गोरिदमचा वापर गुळगुळीत मजल्यावरील पृष्ठभागावर केल्याने रोबोटला काही क्षण नसल्याप्रमाणे चालण्याची अनुमती मिळते.
ASIMO (Honda) सारख्या उत्पादक कंपन्या हे तंत्र वापरतात.
हे कस काम करत?
कोनीय संवेग समीकरण वापरून चालणार्या रोबोटच्या हालचालीचे नियोजन केले जाते. हे सुनिश्चित करते की व्युत्पन्न संयुक्त गती रोबोटच्या गतिशील पोश्चर स्थिरतेची हमी देते.
ही स्थिरता पूर्वनिर्धारित स्थिरता प्रदेशाच्या सीमारेषेतील शून्य-क्षण बिंदूच्या अंतराने (अल्गोरिदमद्वारे गणना केली जाते) मोजली जाते.
अनुप्रयोग
रॅम्प आणि अडथळ्यांवर नेव्हिगेट करताना iRobot PackBot सारख्या रोबोट्सच्या टिपिंग ओव्हरच्या विरूद्ध स्थिरतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी शून्य क्षण बिंदूंचा वापर मेट्रिक म्हणून केला जाऊ शकतो.
5. प्रपोर्शनल इंटिग्रल डिफरेंशियल (PID) कंट्रोल अल्गोरिदम
प्रोपोर्शनल इंटिग्रल डिफरेंशियल कंट्रोल किंवा PID, एरर व्हॅल्यूची गणना करून यांत्रिक घटकांसाठी सेटिंग्ज समायोजित करण्यासाठी सेन्सर फीडबॅक लूप तयार करते.
हे अल्गोरिदम सर्व तीन मूलभूत गुणांक एकत्र करतात, म्हणजे प्रमाण, अविभाज्य आणि व्युत्पन्न जेणेकरून ते नियंत्रण सिग्नल तयार करतात.
हे रिअल-टाइममध्ये कार्य करते आणि आवश्यक तेथे सुधारणा लागू करते. हे मध्ये पाहिले जाऊ शकते स्वत: ची ड्रायव्हिंग कार.
हे कस काम करत?
PID कंट्रोलर अचूक आणि इष्टतम नियंत्रण लागू करण्यासाठी त्याच्या आउटपुटवर आनुपातिकता, अविभाज्य आणि व्युत्पन्न प्रभावाच्या तीन नियंत्रण संज्ञा वापरतो.
हा नियंत्रक इच्छित सेटपॉईंट आणि मोजलेल्या प्रक्रिया व्हेरिएबलमधील फरक म्हणून त्रुटी मूल्याची सतत गणना करतो.
ते नंतर कंट्रोल व्हेरिएबलचे समायोजन करून वेळोवेळी त्रुटी कमी करण्यासाठी सुधारणा लागू करते.
अनुप्रयोग
हा कंट्रोलर मोजता येण्याजोगा आउटपुट, त्या आउटपुटसाठी ज्ञात आदर्श मूल्य आणि मोजता येण्याजोग्या आउटपुटवर परिणाम करणारी प्रक्रियेसाठी इनपुट असलेली कोणतीही प्रक्रिया नियंत्रित करू शकतो.
तापमान, दाब, बल, वजन, स्थिती, गती आणि मोजमाप अस्तित्त्वात असलेल्या इतर कोणत्याही चलांचे नियमन करण्यासाठी नियंत्रकांचा वापर उद्योगात केला जातो.
निष्कर्ष
तर, हे रोबोटिक्समध्ये वापरले जाणारे काही सर्वात सामान्य अल्गोरिदम होते. हे सर्व अल्गोरिदम भौतिकशास्त्र, रेखीय बीजगणित आणि आकडेवारीच्या मिश्रणासह अतिशय गुंतागुंतीचे आहेत ज्याचा वापर क्रिया आणि हालचालींचा नकाशा तयार करण्यासाठी केला जातो.
तथापि, तंत्रज्ञान जसजसे प्रगत होत जाईल तसतसे रोबोटिक्स अल्गोरिदम आणखी जटिल बनतील. रोबोट्स अधिक कार्ये पूर्ण करू शकतील आणि स्वतःसाठी अधिक विचार करू शकतील.
जर तुम्हाला हा लेख आवडला असेल, HashDork च्या साप्ताहिकाची सदस्यता घ्या ईमेलद्वारे अद्यतने, जिथे आम्ही नवीनतम AI, ML, DL, प्रोग्रामिंग आणि फ्यूचर टेक बातम्या सामायिक करतो.
प्रत्युत्तर द्या