روبوټکس د ساینس او ټیکنالوژۍ یو ځانګړی ترکیب دی چې ماشینونه تولیدوي چې د انسانانو عملونه تقلید کوي.
د 2000 لسیزې په لومړیو کې، 90٪ روبوټونه د موټر جوړولو په فابریکو کې وو چې د تکراري کارونو لپاره د انسانانو ځای نیسي. اوس روبوټ کولی شي کورونه خالي کړي او حتی په رستورانونو کې خدمت وکړي.
یو روبوټ معمولا له درې ډوله برخو څخه جوړ دی؛ میخانیکي بدن؛ بریښنایی کنکال، او په پای کې یو دماغ د کوډ سره جوړ شوی.
دا اجزا روبوټ ته اجازه ورکوي چې ډاټا راټول کړي (اکثرا د سینسرونو څخه)، د برنامه شوي منطق له لارې پریکړې وکړي ترڅو چلند او دندو بشپړ کړي.
روبوټ ممکن درې ډوله پروګرامونه ولري؛ ریموټ کنټرول (RC) مصنوعي استخباراتو (AI)، یا هایبرډ.
د RC پروګرامونه د انسان مداخلې ته اړتیا لري چې کولی شي روبوټ ته د کوډ اجرا کولو لپاره د پیل او/یا د بند سیګنال ورکړي. پروګرامونه د الګوریتم مختلف ډولونه لري، هر یو د مختلف فعالیت سره.
الګوریتم څه شی دی؟
الګوریتم د کوډونو لړۍ لړۍ ده چې روبوټ کولی شي د ځانګړو لارښوونو ترسره کولو لپاره وکاروي. دا د پراختیا کونکي نظرونه په یوه ژبه کې ژباړي چې د روبوټونو لخوا پوهیږي.
الګوریتمونه په ډیری ډولونو کې څرګند کیدی شي ، پشمول د سیډوکوډ ، فلوچارټ ، پروګرامونې ژبې، یا د کنټرول میزونه.
پدې مقاله کې به موږ د الګوریتمونو ځینې عام ډولونه په دې برنامو کې کارول کیږي.
د الګوریتم ډولونه چې په روبوټکس کې کارول کیږي
1. هر وخت A* الګوریتم
A* الګوریتم د لارې لټون الګوریتم دی چې د دوه ټکو تر مینځ ترټولو غوره لاره موندلو لپاره کارول کیږي ، د بیلګې په توګه ، د کوچني لګښت سره.
هر وخت A* الګوریتم د انعطاف وړ وخت لګښت لري او کولی شي لنډه لاره بیرته راستانه کړي حتی که دا مداخله وي ځکه چې دا لومړی غیر مطلوب حل رامینځته کوي او بیا یې اصلاح کوي.
دا د ګړندي پریکړې کولو لپاره اجازه ورکوي ځکه چې روبوټ کولی شي د سکریچ څخه پیل کولو پرځای په تیرو محاسبو باندې رامینځته کړي.
دا څنګه کار کوی؟
دا د 'ونې' په جوړولو سره ترسره کوي کوم چې د پیل نوډ څخه تر هغه وخته پورې غزیږي چې د پای ته رسیدو معیارونه پیل شوي وي پدې معنی چې لږ لګښت لرونکی لاره شتون لري.
A 2D گرډ د خنډونو سره جوړ شوی او د پیل سیل او هدف حجرې په نښه شوي دي.
الګوریتم د نوډ 'ارزښت' د f په واسطه تعریفوي کوم چې د پارامترونو مجموعه ده (د پیل نوډ څخه په پوښتنې کې نوډ ته د حرکت لګښت) او h (د پوښتنې له نوډ څخه هدف نوډ ته د حرکت لګښت).
غوښتنلیکونه
ډیری لوبې او ویب میشته نقشې دا الګوریتم کاروي ترڅو لنډه لاره په مؤثره توګه ومومي. دا د ګرځنده روبوټونو لپاره هم کارول کیدی شي.
تاسو کولی شئ پیچلې ستونزې هم حل کړئ لکه نیوټن – رافسون تکرار د عدد د مربع ریښې موندلو لپاره کارول کیږي.
دا د ټراکټوري ستونزو کې هم کارول کیږي ترڅو په خلا کې د یو څیز حرکت او ټکر وړاندوینه وکړي.
2. D* الګوریتم
D*، متمرکز D* او D* Lite د لټون زیاتیدونکي الګوریتمونه دي ترڅو د دوو ټکو تر منځ لنډه لاره ومومي.
په هرصورت، دوی د A* الګوریتمونو او نوي کشفونو مخلوط دي چې دوی ته اجازه ورکوي چې د نامعلومو خنډونو لپاره د دوی نقشې ته معلومات اضافه کړي.
دوی بیا کولی شي د نوي معلوماتو پراساس یوه لاره بیا محاسبه کړي ، لکه د مریخ روور په څیر.
دا څنګه کار کوی؟
د D* الګوریتم کار د A* سره ورته دی، الګوریتم لومړی f، h تعریفوي او یو خلاص او تړل شوی لیست جوړوي.
له دې وروسته، D* الګوریتم د اوسني نوډ g ارزښت د خپلو ګاونډیو نوډونو g ارزښت په کارولو سره ټاکي.
هر ګاونډۍ نوډ د اوسني g ارزښت په اړه اټکل کوي او تر ټولو لنډ g ارزښت د نوي g ارزښت په توګه تطابق کیږي.
غوښتنلیکونه
D* او د هغې ډولونه په پراخه کچه د ګرځنده روبوټ لپاره کارول کیږي او خودمختاره موټر نیویګیشن
په دې ډول نیویګیشن سیسټمونو کې یو پروټوټایپ سیسټم شامل دی چې د مریخ راورونو فرصت او روح کې ازمول شوی او د نیویګیشن سیسټم چې بریا یې وګټله. د DARPA ښاري ننګونه.
3. د PRM الګوریتم
PRM، یا احتمالي سړک نقشه، په ورکړل شوي نقشه کې د وړیا او اشغال شوي ځایونو پراساس د ممکنه لارو د شبکې ګراف دی.
دوی د پیچلي پلان جوړونې سیسټمونو کې کارول کیږي او همدارنګه د خنډونو په شاوخوا کې د ټیټ لګښت لارې موندلو لپاره.
PRMs په خپله نقشه کې د نقطو تصادفي نمونه کاروي چیرې چې د روبوټ وسیله ممکن حرکت وکړي او بیا لنډه لاره محاسبه کیږي.
دا څنګه کار کوی؟
PRM د ساختماني او پوښتنې مرحلې څخه جوړه ده.
په لومړي پړاو کې، د سړک نقشه ګراف شوی چې په چاپیریال کې د ممکنه حرکتونو اټکل کوي. بیا یو تصادفي ترتیب رامینځته کیږي او د ځینې ګاونډیو سره وصل کیږي.
د پیل او هدف تشکیلات د پوښتنې په مرحله کې له ګراف سره وصل دي. بیا لاره د a لخوا ترلاسه کیږي د Dijkstra لنډه لاره پوښتنه
غوښتنلیکونه
PRM په محلي پلان جوړونکو کې کارول کیږي، چیرته چې الګوریتم د دوو ټکو، د بیلګې په توګه د ابتدايي، او هدف نقطو ترمنځ مستقیم کرښه حساب کوي.
الګوریتم د لارې پلان کولو او د ټکر کشف غوښتنلیکونو ښه کولو لپاره هم کارول کیدی شي.
4. د صفر لمحې نقطه (ZMP) الګوریتم
د زیرو مومینټ پوائنټ (ZMP تخنیک) یو الګوریتم دی چې د روبوټونو لخوا کارول کیږي ترڅو د فرش د عکس العمل ځواک په مقابل کې بشپړ جړتیا وساتي.
دا الګوریتم د ZMP محاسبه کولو مفهوم کاروي او دا د بایپیډال روبوټونو توازن لپاره په داسې طریقه پلي کوي. د دې الګوریتم کارول په نرم پوړ سطح کې داسې ښکاري چې روبوټ ته اجازه ورکوي لکه څنګه چې هیڅ شی شتون نلري.
تولیدونکي شرکتونه لکه ASIMO (Honda) دا تخنیک کاروي.
دا څنګه کار کوی؟
د چلونکي روبوټ حرکت د زاویه حرکت مساوات په کارولو سره پلان شوی. دا ډاډ ترلاسه کوي چې تولید شوي ګډ حرکت د روبوټ متحرک پوسټ ثبات تضمینوي.
دا ثبات د صفر دقیقې نقطې فاصله (د الګوریتم لخوا محاسبه شوی) د مخکینۍ ټاکل شوي ثبات سیمې په حدودو کې اندازه کیږي.
غوښتنلیکونه
د صفر لمحې پوائنټونه د میټریک په توګه کارول کیدی شي ترڅو د روبوټونو د ټیپ کولو پروړاندې ثبات ارزونه وکړي لکه iRobot PackBot کله چې د ریمپونو او خنډونو حرکت کوي.
5. متناسب انټیګرل توپیر (PID) کنټرول الګوریتم
د متناسب انټیګرل توپیر کنټرول یا PID، د غلط ارزښت محاسبه کولو سره د میخانیکي اجزاو لپاره تنظیماتو تنظیم کولو لپاره د سینسر فیډبیک لوپ رامینځته کوي.
دا الګوریتمونه ټول درې بنسټیز کوفیفینټ سره یوځای کوي، د بیلګې په توګه، تناسب، بشپړ او مشتق نو دا د کنټرول سیګنال تولیدوي.
دا په ریښتیني وخت کې کار کوي او د اړتیا په صورت کې اصلاحات پلي کوي. دا په کې لیدل کیدی شي د موټر چلولو موټرې.
دا څنګه کار کوی؟
د PID کنټرولر د دقیق او غوره کنټرول پلي کولو لپاره په خپل محصول باندې د تناسب ، بشپړ او مشتق نفوذ درې کنټرول شرایط کاروي.
دا کنټرولر په دوامداره توګه د مطلوب سیټ پوائنټ او اندازه شوي پروسې متغیر ترمینځ توپیر په توګه د غلطۍ ارزښت محاسبه کوي.
دا بیا د کنټرول متغیر تنظیم کولو سره د وخت په تیریدو سره د خطا کمولو لپاره سمون پلي کوي.
غوښتنلیکونه
دا کنټرولر کولی شي هر هغه پروسه کنټرول کړي چې د اندازه کولو وړ محصول لري، د دې محصول لپاره یو پیژندل شوی مثالی ارزښت، او پروسې ته یو داخل چې د اندازه کولو وړ محصول اغیزه کوي.
کنټرولرونه په صنعت کې د تودوخې، فشار، ځواک، وزن، موقعیت، سرعت او کوم بل متغیر تنظیم کولو لپاره کارول کیږي چې اندازه یې شتون لري.
پایله
نو، دا ځینې خورا عام الګوریتمونه وو چې په روبوټیکونو کې کارول کیږي. دا ټول الګوریتمونه خورا پیچلي دي چې د فزیکي ، خطي الجبرا او احصایې ترکیب سره د کړنو او حرکت نقشه کولو لپاره کارول کیږي.
په هرصورت، لکه څنګه چې ټیکنالوژي وده کوي د روبوټیک الګوریتمونه به وده ومومي ترڅو نور هم پیچلي شي. روبوټونه به وکولی شي ډیر کارونه بشپړ کړي او د ځان لپاره ډیر فکر وکړي.
که تاسو د دې مقالې څخه خوند اخیستی وي، د HashDork اونۍ کې ګډون وکړئ د بریښنالیکونو له لارې تازه معلومات، چیرې چې موږ وروستي AI، ML، DL، برنامه کولو او راتلونکي ټیک خبرونه شریکوو.
یو ځواب ورکړئ ووځي