రోబోటిక్స్ అనేది మానవుల చర్యలను అనుకరించే యంత్రాలను ఉత్పత్తి చేసే సైన్స్ మరియు టెక్నాలజీ యొక్క ప్రత్యేకమైన మిశ్రమం.
2000వ దశకం ప్రారంభంలో, 90% రోబోట్లు కార్ల తయారీ ప్లాంట్లలో పునరావృతమయ్యే పనుల కోసం మానవుల స్థానంలో ఉన్నాయి. ఇప్పుడు రోబోలు ఇళ్లను వాక్యూమ్ చేయగలవు మరియు రెస్టారెంట్లలో కూడా సేవ చేయగలవు.
రోబోట్ సాధారణంగా మూడు రకాల భాగాలను కలిగి ఉంటుంది; యాంత్రిక శరీరం; విద్యుత్ అస్థిపంజరం, చివరకు కోడ్తో తయారు చేయబడిన మెదడు.
ఈ భాగాలు రోబోట్ను డేటాను (తరచుగా సెన్సార్ల నుండి) సేకరించడానికి అనుమతిస్తాయి, ప్రవర్తనను స్వీకరించడానికి మరియు పనులను పూర్తి చేయడానికి ప్రోగ్రామ్ చేసిన లాజిక్ ద్వారా నిర్ణయాలు తీసుకుంటాయి.
రోబోలు మూడు రకాల ప్రోగ్రామ్లను కలిగి ఉండవచ్చు; రిమోట్ కంట్రోల్ (RC), కృత్రిమ మేధస్సు (AI), లేదా హైబ్రిడ్.
RC ప్రోగ్రామ్లకు రోబోట్కు కోడ్ అమలు కోసం ప్రారంభం మరియు/లేదా స్టాప్ సిగ్నల్ ఇవ్వగల మానవుడి జోక్యం అవసరం. ప్రోగ్రామ్లు వివిధ రకాల అల్గారిథమ్లను కలిగి ఉంటాయి, ఒక్కొక్కటి ఒక్కో ఫంక్షన్తో ఉంటాయి.
అల్గోరిథం అంటే ఏమిటి?
అల్గోరిథం అనేది నిర్దిష్ట సూచనలను అమలు చేయడానికి రోబోట్ ఉపయోగించే కోడ్ లైన్ల శ్రేణి. ఇది డెవలపర్ ఆలోచనలను రోబోట్లకు అర్థమయ్యే భాషలోకి అనువదిస్తుంది.
సూడోకోడ్, ఫ్లోచార్ట్లతో సహా అనేక రకాల సంజ్ఞామానాలలో అల్గారిథమ్లు వ్యక్తీకరించబడతాయి. ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు, లేదా నియంత్రణ పట్టికలు.
ఈ ఆర్టికల్లో మేము ఈ ప్రోగ్రామ్లలో ఉపయోగించే కొన్ని సాధారణ రకాల అల్గారిథమ్లను చర్చిస్తాము.
రోబోటిక్స్లో ఉపయోగించే అల్గారిథమ్ల రకాలు
1. ఎప్పుడైనా A* అల్గోరిథం
A* అల్గోరిథం అనేది పాత్ సెర్చ్ అల్గోరిథం, ఇది రెండు పాయింట్ల మధ్య అత్యంత అనుకూలమైన మార్గాన్ని కనుగొనడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, అంటే అతి తక్కువ ధరతో.
ఎప్పుడైనా A* అల్గోరిథం అనువైన సమయ ధరను కలిగి ఉంటుంది మరియు అది ముందుగా నాన్-ఆప్టిమల్ సొల్యూషన్ను రూపొందించి, ఆపై దానిని ఆప్టిమైజ్ చేసినందున అంతరాయం ఏర్పడినప్పటికీ తక్కువ మార్గాన్ని తిరిగి ఇవ్వగలదు.
రోబోట్ మొదటి నుండి ప్రారంభించడానికి బదులుగా మునుపటి గణనలను రూపొందించగలదు కాబట్టి ఇది వేగంగా నిర్ణయం తీసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
ఇది ప్రారంభ నోడ్ నుండి ముగింపు కోసం ప్రమాణాలు ప్రారంభించబడే వరకు విస్తరించి ఉన్న 'ట్రీ'ని రూపొందించడం ద్వారా దీన్ని చేస్తుంది, అంటే తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన మార్గం అందుబాటులో ఉంది.
2D గ్రిడ్ అడ్డంకులతో తయారు చేయబడింది మరియు ప్రారంభ సెల్ మరియు లక్ష్య కణాలు పిన్-పాయింటెడ్గా ఉంటాయి.
అల్గోరిథం నోడ్ యొక్క 'విలువ'ను f ద్వారా నిర్వచిస్తుంది, ఇది పారామీటర్ల మొత్తం g (ప్రారంభ నోడ్ నుండి ప్రశ్నలోని నోడ్కి మారడానికి అయ్యే ఖర్చు) మరియు h (ప్రశ్నలో ఉన్న నోడ్ నుండి లక్ష్య నోడ్కు మారడానికి అయ్యే ఖర్చు).
అప్లికేషన్స్
చాలా గేమ్లు మరియు వెబ్ ఆధారిత మ్యాప్లు చిన్నదైన మార్గాన్ని సమర్ధవంతంగా కనుగొనడానికి ఈ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగిస్తాయి. మొబైల్ రోబోల కోసం కూడా దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.
మీరు వంటి సంక్లిష్ట సమస్యలను కూడా పరిష్కరించవచ్చు న్యూటన్-రాఫ్సన్ సంఖ్య యొక్క వర్గమూలాన్ని కనుగొనడానికి పునరావృతం వర్తించబడుతుంది.
అంతరిక్షంలో ఒక వస్తువు యొక్క కదలిక మరియు తాకిడిని అంచనా వేయడానికి ఇది పథ సమస్యలలో కూడా ఉపయోగించబడుతుంది.
2. D* అల్గోరిథం
D*, Focused D* మరియు D* Lite అనేవి రెండు పాయింట్ల మధ్య చిన్నదైన మార్గాన్ని కనుగొనడానికి పెరుగుతున్న శోధన అల్గారిథమ్లు.
అయినప్పటికీ, అవి A* అల్గారిథమ్లు మరియు కొత్త ఆవిష్కరణల మిశ్రమం, అవి తెలియని అడ్డంకుల కోసం వారి మ్యాప్లకు సమాచారాన్ని జోడించడానికి అనుమతిస్తాయి.
వారు మార్స్ రోవర్ వంటి కొత్త సమాచారం ఆధారంగా మార్గాన్ని మళ్లీ లెక్కించవచ్చు.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
D* అల్గోరిథం యొక్క పని A* మాదిరిగానే ఉంటుంది, అల్గోరిథం మొదట f, hని నిర్వచిస్తుంది మరియు ఓపెన్ మరియు క్లోజ్డ్ జాబితాను సృష్టిస్తుంది.
దీని తర్వాత, D* అల్గోరిథం దాని పొరుగు నోడ్ల g విలువను ఉపయోగించి ప్రస్తుత నోడ్ యొక్క g విలువను నిర్ణయిస్తుంది.
ప్రతి పొరుగు నోడ్ ప్రస్తుత g విలువ గురించి అంచనా వేస్తుంది మరియు చిన్నదైన g విలువ కొత్త g విలువగా స్వీకరించబడుతుంది.
అప్లికేషన్స్
D* మరియు దాని వైవిధ్యాలు మొబైల్ రోబోట్ కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి మరియు స్వయంప్రతిపత్త వాహనం నావిగేషన్
ఇటువంటి నావిగేషన్ సిస్టమ్లలో మార్స్ రోవర్స్ ఆపర్చునిటీ అండ్ స్పిరిట్పై పరీక్షించిన ప్రోటోటైప్ సిస్టమ్ మరియు నావిగేషన్ సిస్టమ్ను గెలుచుకున్నాయి DARPA అర్బన్ ఛాలెంజ్.
3. PRM అల్గోరిథం
PRM, లేదా ప్రాబబిలిస్టిక్ రోడ్మ్యాప్ అనేది ఇచ్చిన మ్యాప్లోని ఖాళీ మరియు ఆక్రమిత స్థలాల ఆధారంగా సాధ్యమయ్యే మార్గాల నెట్వర్క్ గ్రాఫ్.
అవి సంక్లిష్టమైన ప్రణాళికా వ్యవస్థలలో ఉపయోగించబడతాయి మరియు అడ్డంకుల చుట్టూ తక్కువ ధర మార్గాలను కనుగొనడానికి కూడా ఉపయోగించబడతాయి.
PRMలు వారి మ్యాప్లో పాయింట్ల యాదృచ్ఛిక నమూనాను ఉపయోగిస్తాయి, ఇక్కడ రోబోట్ పరికరం తరలించవచ్చు మరియు తక్కువ మార్గం గణించబడుతుంది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
PRM నిర్మాణం మరియు ప్రశ్న దశను కలిగి ఉంటుంది.
మొదటి దశలో, వాతావరణంలో సాధ్యమయ్యే కదలికలను అంచనా వేసే రోడ్మ్యాప్ గ్రాఫ్ చేయబడింది. యాదృచ్ఛిక కాన్ఫిగరేషన్ సృష్టించబడుతుంది మరియు కొన్ని పొరుగువారికి కనెక్ట్ చేయబడుతుంది.
ప్రారంభ మరియు లక్ష్య కాన్ఫిగరేషన్లు ప్రశ్న దశలో గ్రాఫ్కి కనెక్ట్ చేయబడ్డాయి. అప్పుడు మార్గం a ద్వారా పొందబడుతుంది Dijkstra యొక్క చిన్న మార్గం ప్రశ్న.
అప్లికేషన్స్
PRM స్థానిక ప్లానర్లలో ఉపయోగించబడుతుంది, ఇక్కడ అల్గోరిథం రెండు పాయింట్ల మధ్య సరళ రేఖ మార్గాన్ని గణిస్తుంది, అవి ప్రారంభ మరియు గోల్ పాయింట్లు.
మార్గ ప్రణాళిక మరియు ఘర్షణ గుర్తింపు అప్లికేషన్లను మెరుగుపరచడానికి కూడా అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించవచ్చు.
4. జీరో మూమెంట్ పాయింట్ (ZMP) అల్గోరిథం
జీరో మూమెంట్ పాయింట్ (ZMP టెక్నిక్) అనేది నేల యొక్క ప్రతిచర్య శక్తికి వ్యతిరేకంగా మొత్తం జడత్వాన్ని ఉంచడానికి రోబోట్లు ఉపయోగించే అల్గారిథమ్.
ఈ అల్గోరిథం ZMPని గణించే భావనను ఉపయోగిస్తుంది మరియు బైపెడల్ రోబోట్లను బ్యాలెన్స్ చేసే విధంగా దీన్ని వర్తిస్తుంది. మృదువైన నేల ఉపరితలంపై ఈ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించడం వలన రోబోట్ ఎటువంటి క్షణం లేనట్లుగా నడవడానికి అనుమతిస్తుంది.
ASIMO (Honda) వంటి తయారీ కంపెనీలు ఈ సాంకేతికతను ఉపయోగిస్తాయి.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
వాకింగ్ రోబోట్ యొక్క కదలిక కోణీయ మొమెంటం సమీకరణాన్ని ఉపయోగించి ప్లాన్ చేయబడింది. ఉత్పత్తి చేయబడిన ఉమ్మడి కదలిక రోబోట్ యొక్క డైనమిక్ భంగిమ స్థిరత్వానికి హామీ ఇస్తుందని ఇది నిర్ధారిస్తుంది.
ఈ స్థిరత్వం ముందుగా నిర్వచించబడిన స్థిరత్వ ప్రాంతం యొక్క సరిహద్దులలోని సున్నా-క్షణం పాయింట్ (అల్గోరిథం ద్వారా లెక్కించబడుతుంది) దూరం ద్వారా లెక్కించబడుతుంది.
అప్లికేషన్స్
ర్యాంప్లు మరియు అడ్డంకులను నావిగేట్ చేస్తున్నప్పుడు iRobot PackBot వంటి రోబోట్లను తిప్పకుండా స్థిరత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి జీరో మూమెంట్ పాయింట్లను మెట్రిక్గా ఉపయోగించవచ్చు.
5. ప్రొపోర్షనల్ ఇంటెగ్రల్ డిఫరెన్షియల్ (PID) కంట్రోల్ అల్గోరిథం
ప్రొపోర్షనల్ ఇంటిగ్రల్ డిఫరెన్షియల్ కంట్రోల్ లేదా PID, లోపం విలువను లెక్కించడం ద్వారా మెకానికల్ భాగాల కోసం సెట్టింగ్లను సర్దుబాటు చేయడానికి సెన్సార్ ఫీడ్బ్యాక్ లూప్ను సృష్టిస్తుంది.
ఈ అల్గోరిథంలు మూడు ప్రాథమిక కోఎఫీషియంట్లను మిళితం చేస్తాయి, అనగా నిష్పత్తి, సమగ్రం మరియు ఉత్పన్నం తద్వారా ఇది నియంత్రణ సంకేతాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
ఇది నిజ సమయంలో పని చేస్తుంది మరియు అవసరమైన చోట దిద్దుబాట్లను వర్తింపజేస్తుంది. లో దీనిని చూడవచ్చు స్వీయ డ్రైవింగ్ కార్లు.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
PID కంట్రోలర్ ఖచ్చితమైన మరియు సరైన నియంత్రణను వర్తింపజేయడానికి దాని అవుట్పుట్పై అనుపాతత, సమగ్ర మరియు ఉత్పన్న ప్రభావం అనే మూడు నియంత్రణ నిబంధనలను ఉపయోగిస్తుంది.
ఈ కంట్రోలర్ కోరుకున్న సెట్పాయింట్ మరియు కొలవబడిన ప్రాసెస్ వేరియబుల్ మధ్య వ్యత్యాసంగా లోపం విలువను నిరంతరం గణిస్తుంది.
ఇది నియంత్రణ వేరియబుల్ యొక్క సర్దుబాటు ద్వారా కాలక్రమేణా లోపాన్ని తగ్గించడానికి ఒక దిద్దుబాటును వర్తిస్తుంది.
అప్లికేషన్స్
ఈ కంట్రోలర్ కొలవగల అవుట్పుట్, ఆ అవుట్పుట్కు తెలిసిన ఆదర్శ విలువ మరియు కొలవగల అవుట్పుట్ను ప్రభావితం చేసే ప్రక్రియకు ఇన్పుట్ కలిగి ఉన్న ఏదైనా ప్రక్రియను నియంత్రించగలదు.
పరిశ్రమలో ఉష్ణోగ్రత, పీడనం, శక్తి, బరువు, స్థానం, వేగం మరియు కొలత ఉన్న ఏదైనా ఇతర వేరియబుల్ను నియంత్రించడానికి కంట్రోలర్లు ఉపయోగించబడతాయి.
ముగింపు
కాబట్టి, ఇవి రోబోటిక్స్లో ఉపయోగించే అత్యంత సాధారణ అల్గారిథమ్లు. ఈ అల్గారిథమ్లు అన్నీ చాలా క్లిష్టంగా ఉంటాయి, ఇవి ఫిజికల్స్, లీనియర్ ఆల్జీబ్రా మరియు స్టాటిస్టిక్ల మిశ్రమంతో చర్యలు మరియు కదలికలను మ్యాప్ చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి.
అయితే, సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ రోబోటిక్స్ అల్గారిథమ్లు మరింత సంక్లిష్టంగా అభివృద్ధి చెందుతాయి. రోబోలు ఎక్కువ టాస్క్లను పూర్తి చేయగలవు మరియు తమ కోసం ఎక్కువగా ఆలోచించగలవు.
మీరు ఈ కథనాన్ని ఆస్వాదించినట్లయితే, HashDork's వీక్లీకి సభ్యత్వం పొందండి ఇమెయిల్ల ద్వారా అప్డేట్లు, ఇక్కడ మేము తాజా AI, ML, DL, ప్రోగ్రామింగ్ & ఫ్యూచర్ టెక్ వార్తలను భాగస్వామ్యం చేస్తాము.
సమాధానం ఇవ్వూ