روبوٽڪس سائنس ۽ ٽيڪنالاجي جو هڪ منفرد ميلاپ آهي جيڪو مشين ٺاهي ٿو جيڪي انسانن جي عملن جي نقل ڪن ٿيون.
2000 جي شروعات ۾، 90 سيڪڙو روبوٽس ڪار ٺاهڻ واري پلانٽ ۾ هئا جيڪي بار بار ڪمن لاءِ انسانن جي جاءِ وٺي رهيا هئا. هاڻي روبوٽ گهر خالي ڪري سگهن ٿا ۽ ريسٽورنٽ ۾ به خدمت ڪري سگهن ٿا.
هڪ روبوٽ عام طور تي ٽن قسمن جي اجزاء تي مشتمل آهي؛ مشيني جسم؛ برقي کنڊر، ۽ آخرڪار ڪوڊ سان ٺهيل دماغ.
اهي جزا هڪ روبوٽ کي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا (اڪثر ڪري سينسرز کان)، فيصلا ڪن پروگرام منطق ذريعي رويي کي ترتيب ڏيڻ ۽ مڪمل ڪمن کي.
روبوٽ جا ٽي قسم جا پروگرام ٿي سگھن ٿا؛ ريموٽ ڪنٽرول (RC)، مصنوعي انٽيليجنس (AI)، يا هائبرڊ.
آر سي پروگرامن کي انسان جي مداخلت جي ضرورت آهي جيڪو روبوٽ کي ڪوڊ جي عمل لاءِ شروعات ۽/يا اسٽاپ سگنل ڏئي سگهي ٿو. پروگرام مختلف قسمن جي الگورتھم تي مشتمل آھن، ھر ھڪ مختلف فنڪشن سان.
هڪ الگورتھم ڇا آهي؟
هڪ الگورٿم ڪوڊ جي لائنن جو هڪ سلسلو آهي جيڪو هڪ روبوٽ استعمال ڪري سگهي ٿو ڪجهه هدايتون انجام ڏيڻ لاءِ. اهو ڊولپر جي خيالن کي هڪ ٻولي ۾ ترجمو ڪري ٿو جيڪا روبوٽس طرفان سمجهي ويندي آهي.
الگورٿم ڪيترن ئي قسمن جي اشارن ۾ بيان ڪري سگھجن ٿا، بشمول pseudocode، flowcharts، پروگرامنگ ٻوليون، يا ڪنٽرول ٽيبل.
هن آرٽيڪل ۾ اسان انهن پروگرامن ۾ استعمال ٿيندڙ ڪجهه عام قسم جي الگورتھم تي بحث ڪنداسين.
روبوٽڪس ۾ استعمال ٿيندڙ الگورتھم جا قسم
1. ڪنهن به وقت A* الگورٿم
A* algorithm ھڪڙو رستو ڳولڻ وارو الگورتھم آھي جيڪو ٻن نقطن جي وچ ۾ سڀ کان وڌيڪ بھترين رستو ڳولڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آھي، يعني، ننڍڙي قيمت سان.
Anytime A* Algorithm وٽ هڪ لچڪدار وقت جي قيمت آهي ۽ اهو مختصر ترين رستو واپس ڪري سگهي ٿو جيتوڻيڪ ان ۾ مداخلت ڪئي وڃي ڇاڪاڻ ته اهو پهريون غير بهتر حل پيدا ڪري ٿو ۽ پوءِ ان کي بهتر ڪري ٿو.
اهو تيزيءَ سان فيصلو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو جيئن روبوٽ شروع کان شروع ڪرڻ بدران پوئين حسابن تي تعمير ڪري سگهي ٿو.
ان کي ڪيئن ڪم ڪندو؟
اهو هڪ 'وڻ' ٺاهڻ سان ڪري ٿو جيڪو شروعاتي نوڊ کان اندر وڌندو آهي جيستائين ختم ٿيڻ جو معيار شروع نه ڪيو وڃي جنهن جو مطلب آهي ته گهٽ قيمتي رستو موجود آهي.
هڪ 2D گرڊ رڪاوٽن سان ٺاهيو ويو آهي ۽ هڪ شروعاتي سيل ۽ ٽارگيٽ سيلز پن-پوائنٽ ٿيل آهن.
الورورٿم هڪ نوڊ جي 'قدر' جي وضاحت ڪري ٿو f جي ذريعي جيڪو پيرا ميٽرن جو مجموعو آهي g (شروعاتي نوڊ کان سوال ۾ نوڊ ڏانهن منتقل ٿيڻ جي قيمت) ۽ h (سوال ۾ نوڊ کان ٽارگيٽ نوڊ ڏانهن منتقل ٿيڻ جي قيمت).
اپليڪشن
ڪيتريون ئي رانديون ۽ ويب تي ٻڌل نقشا استعمال ڪندا آھن ھي الگورتھم مختصر ترين رستو موثر طريقي سان ڳولڻ لاءِ. اهو پڻ موبائل روبوٽس لاءِ استعمال ڪري سگهجي ٿو.
توهان پڻ پيچيده مسئلا حل ڪري سگهو ٿا جهڙوڪ نيوٽن- ريفسن هڪ عدد جي چورس روٽ ڳولڻ لاءِ لاڳو ڪيو ويو آهي.
اهو پڻ استعمال ڪيو ويندو آهي پيچيدگي مسئلن ۾ خلاء ۾ ڪنهن شئي جي حرڪت ۽ ٽڪر جي اڳڪٿي ڪرڻ لاء.
2. ڊي* الگورٿم
D*, Focused D* and D* Lite ٻن پوائنٽن جي وچ ۾ ننڍو رستو ڳولڻ لاءِ وڌندڙ سرچ الگورتھم آھن.
اهي، جيتوڻيڪ، A* الگورٿمز ۽ نئين دريافتن جو هڪ مرکب آهن جيڪي انهن کي اڻڄاتل رڪاوٽن لاءِ انهن جي نقشن ۾ معلومات شامل ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا.
اهي وري نئين معلومات جي بنياد تي هڪ رستي جي ٻيهر ڳڻپ ڪري سگهن ٿا، گهڻو ڪري مارس روور وانگر.
ان کي ڪيئن ڪم ڪندو؟
D* Algorithm جو ڪم A* سان ملندڙ جلندڙ آهي، الورورٿم پهرين f، h جي وضاحت ڪري ٿو ۽ هڪ کليل ۽ بند فهرست ٺاهي ٿو.
ان کان پوء، ڊي * الورورٿم موجوده نوڊ جي جي قيمت کي ان جي پاڙيسري نوڊس جي g قدر استعمال ڪندي طئي ڪري ٿو.
هر پاڙيسري نوڊ موجوده هڪ جي قيمت جي باري ۾ اندازو لڳائي ٿو ۽ مختصر ترين g قدر کي نئين g قدر جي طور تي ترتيب ڏنو ويو آهي.
اپليڪشن
ڊي * ۽ ان جي مختلف قسمن کي وڏي پيماني تي استعمال ڪيو ويندو آهي موبائل روبوٽ ۽ خودمختيار گاڏي نيويگيشن.
اهڙين نيويگيشن سسٽم ۾ شامل آهي هڪ پروٽو ٽائپ سسٽم جيڪو مارس روورز اوپرچونٽي اينڊ اسپرٽ تي آزمايو ويو آهي ۽ نيويگيشن سسٽم جنهن ۾ ڊارپا شهري چئلينج.
3. PRM الگورتھم
هڪ PRM، يا امڪاني روڊ ميپ، ڏنل نقشي تي آزاد ۽ قبضي واري جڳهن تي ٻڌل ممڪن رستن جو هڪ نيٽ ورڪ گراف آهي.
اهي پيچيده منصوبابندي واري نظام ۾ استعمال ڪيا ويا آهن ۽ رڪاوٽن جي چوڌاري گهٽ قيمت رستا ڳولڻ لاء.
PRMs پنھنجي نقشي تي پوائنٽن جو بي ترتيب نموني استعمال ڪندا آھن جتي ھڪڙو روبوٽ ڊوائيس ممڪن طور تي ھلندو ۽ پوءِ ننڍو رستو حساب ڪيو ويندو آھي.
ان کي ڪيئن ڪم ڪندو؟
PRM ھڪڙي تعمير ۽ سوال جي مرحلي تي مشتمل آھي.
پهرئين مرحلي ۾، هڪ روڊ ميپ گراف ڪيو ويو آهي جيڪو ماحول ۾ ممڪن حرڪتن جو اندازو لڳائي ٿو. هڪ بي ترتيب ترتيب ٺاهي وئي آهي ۽ ڪجهه پاڙيسرين سان ڳنڍيل آهي.
شروع ۽ مقصد جي جوڙجڪ سوال جي مرحلي ۾ گراف سان ڳنڍيل آهن. رستو پوءِ حاصل ڪيو ويندو آهي a Dijkstra جو ننڍو رستو سوال.
اپليڪشن
PRM مقامي رٿائن ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي، جتي الگورٿم ٻن نقطن جي وچ ۾ سڌي لڪير جي رستي کي گڏ ڪري ٿو، يعني شروعاتي، ۽ گول پوائنٽ.
الورورٿم پڻ استعمال ڪري سگھجن ٿا رستي جي منصوبابندي کي بهتر ڪرڻ ۽ ٽڪرائڻ جي ڳولا واري ايپليڪيشنن کي.
4. زيرو مومينٽ پوائنٽ (ZMP) الگورتھم
زيرو مومينٽ پوائنٽ (ZMP ٽيڪنڪ) هڪ الورورٿم آهي جيڪو روبوٽس پاران استعمال ڪيو ويندو آهي مجموعي جڙت کي فرش جي رد عمل واري قوت جي سامهون رکڻ لاءِ.
هي الورورٿم استعمال ڪري ٿو ZMP جي ڳڻپ جو تصور ۽ ان کي لاڳو ڪري ٿو بائيپيڊل روبوٽس کي بيلنس ڪرڻ لاءِ. هن الورورٿم کي هڪ هموار فرش جي مٿاڇري تي استعمال ڪندي بظاهر روبوٽ کي هلڻ جي اجازت ڏئي ٿي ڄڻ ته ڪو لمحو ئي نه هجي.
پيداواري ڪمپنيون جهڙوڪ ASIMO (Honda) هن ٽيڪنڪ کي استعمال ڪن ٿيون.
ان کي ڪيئن ڪم ڪندو؟
گھمڻ واري روبوٽ جي حرڪت جي منصوبابندي ڪئي وئي آهي angular momentum equation استعمال ڪندي. اهو يقيني بڻائي ٿو ته ٺاهيل گڏيل حرڪت روبوٽ جي متحرڪ پوسٽل استحڪام جي ضمانت ڏئي ٿي.
هي استحڪام صفر-لمح واري نقطي جي فاصلي (الورورٿم جي حساب سان) اڳئين بيان ڪيل استحڪام واري علائقي جي حدن جي اندر مقدار ۾ آهي.
اپليڪشن
زيرو لمحي پوائنٽس استعمال ڪري سگھجن ٿا هڪ ميٽرڪ جي طور تي استعمال ڪري سگهجي ٿو استحڪام جو جائزو وٺڻ لاءِ روبوٽ جي مٿان ٽپڻ جي خلاف جيئن iRobot PackBot جڏهن ريمپ ۽ رڪاوٽون نيويگيٽ ڪندي.
5. Proportional Integral Differential (PID) ڪنٽرول الگورٿم
متناسب انٽيگرل ڊفرنشل ڪنٽرول يا PID، ٺاهي ٿو هڪ سينسر موٽڻ وارو لوپ ميڪيڪل حصن لاءِ سيٽنگون ترتيب ڏيڻ لاءِ غلطي جي قيمت جي حساب سان.
اهي الگورتھم سڀني ٽن بنيادي ڪوئفينٽس کي گڏ ڪن ٿا، يعني تناسب، انٽيگرل، ۽ ڊيريوٽيوٽ ته جيئن اهو هڪ ڪنٽرول سگنل پيدا ڪري.
اهو حقيقي وقت ۾ ڪم ڪري ٿو ۽ اصلاح لاڳو ٿئي ٿو جتي ضرورت هجي. هن ۾ ڏسي سگهجي ٿو خود ڪار گاڏيون.
ان کي ڪيئن ڪم ڪندو؟
PID ڪنٽرولر استعمال ڪري ٿو ٽن ڪنٽرول شرطن جي تناسب، لازمي ۽ نڪتل اثر ان جي پيداوار تي صحيح ۽ بهتر ڪنٽرول لاڳو ڪرڻ لاء.
هي ڪنٽرولر مسلسل هڪ غلطي جي قيمت کي ڳڻپيندو آهي جيئن هڪ گهربل سيٽ پوائنٽ ۽ ماپيل پروسيس متغير جي وچ ۾ فرق.
ان کان پوء ڪنٽرول متغير کي ترتيب ڏيڻ جي ذريعي غلطي کي گھٽائڻ لاء هڪ اصلاح لاڳو ٿئي ٿو.
اپليڪشن
هي ڪنٽرولر ڪنهن به پروسيس کي ڪنٽرول ڪري سگهي ٿو جنهن ۾ ماپبل آئوٽ، هڪ ڄاڻايل مثالي قدر آهي انهي پيداوار لاء، ۽ پروسيس لاء هڪ ان پٽ جيڪو ماپبل آئوٽ کي متاثر ڪندو.
ڪنٽرولرز صنعت ۾ استعمال ڪيا ويا آهن درجه حرارت، دٻاء، قوت، وزن، پوزيشن، رفتار ۽ ڪنهن ٻئي متغير کي منظم ڪرڻ لاءِ جنهن لاءِ ماپ موجود آهي.
ٿڪل
تنهن ڪري، اهي هئا ڪجهه عام الورورٿم جيڪي روبوٽڪس ۾ استعمال ڪيا ويا آهن. اهي سڀ الگورتھم ڪافي پيچيده آھن فزيڪلز، لڪير الجبرا ۽ انگ اکر جي ميلاپ سان گڏ ڪارناما ۽ حرڪت جو نقشو ٺاھيو وڃي ٿو.
تنهن هوندي، جيئن ٽيڪنالاجي ترقي ڪري ٿي روبوٽڪس الگورتھم اڃا به وڌيڪ پيچيده ٿي ويندا. روبوٽ وڌيڪ ڪم مڪمل ڪري سگهندا ۽ پاڻ لاءِ وڌيڪ سوچڻ وارا هوندا.
جيڪڏهن توهان هن مضمون جو لطف اندوز ٿيو، رڪنيت حاصل ڪريو HashDork جي هفتيوار تازه ڪاريون اي ميلن ذريعي، جتي اسان حصيداري ڪندا آهيون تازيون AI، ML، DL، پروگرامنگ ۽ مستقبل جي ٽيڪنالاجي خبرون.
جواب ڇڏي وڃو