ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಟರ್ಗಳು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದಕ್ಕೆ ಸಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳು, ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಸಾಧನಗಳು ಸಂವೇದಕಗಳು, ಸುಧಾರಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಾಗಿ (ಭೌತಿಕ AI ಗಾಗಿ ಸಾಂದ್ರೀಕೃತ ಮೆದುಳು) ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಆಪರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ.
ಅವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ (ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮೀರಿ) ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಇಲ್ಲಿ ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದೇವೆ: ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು, SLAM ನೊಂದಿಗೆ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್, ಕೈಗಾರಿಕಾ ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳು (PTP, ಟ್ರಾಜೆಕ್ಟರಿ, ಫೋರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್), ಕೋಬಾಟ್ಗಳು, AGV/AMR, ಮತ್ತು ROS ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸಸ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ಅಥವಾ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣದಂತಹ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಓಪನ್ ಬಾಟ್.
ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಯಾವುವು ಮತ್ತು ಅವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು?
ಸ್ವಾಯತ್ತ ರೋಬೋಟ್ ಎಂದರೆ ನಿರಂತರ ಮಾನವ ಆಜ್ಞೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ತನ್ನ ಧ್ಯೇಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ಅದು ಪರಿಸರವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ನಾವು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರಗಳು, AGV ಗಳು/AMR ಗಳು ಅಥವಾ ಹುಮನಾಯ್ಡ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಅವು ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಅವರು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ, ಘರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇತರ ಯಂತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಜನರೊಂದಿಗೆ.
ಮೂಲಭೂತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ದೀರ್ಘಕಾಲ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವಿಲ್ಲದೆ ಚಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇತರ ತಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಕ್ರಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅವುಗಳ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅತ್ಯಂತ ಮುಂದುವರಿದ ಮಾದರಿಗಳು ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ಅವುಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ಅವು ಕಾರ್ಯಪಡೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಬೇಡಿಕೆಯ ಕೆಲಸಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಜೋಡಣೆ, ವೆಲ್ಡಿಂಗ್, ಪ್ಯಾಲೆಟೈಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಬಾರ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಅವುಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳೆದಿದೆ, ದೃಢವಾದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ... ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿ 4.0 ಮಾದರಿ.
ಅವು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ: ಗ್ರಹಿಕೆ, ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆ
ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿರಲು, ರೋಬೋಟ್ಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ "ಸಂವೇದನಾ ಇನ್ಪುಟ್" ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಲಿಡಾರ್, ರಾಡಾರ್, ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ಗಳು, ಥರ್ಮಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಗ್ಯಾಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳು, ದಿಕ್ಸೂಚಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಮೀಪ್ಯ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ (ಪಿಐಆರ್ ಸಂವೇದಕಗಳು) ಬರುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಅದು ತನ್ನ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ನೋಟವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರೊಂದಿಗೆ ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು.
"ಮೆದುಳು" (ನಿಯಂತ್ರಕ/ಕಂಪ್ಯೂಟರ್) ಈ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ: ಪಥವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ, ನಿಲ್ಲಿಸಿ, ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ ಅಥವಾ ಧ್ಯೇಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ. ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ, ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ವೇಗದ "ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ" (ತುರ್ತು ನಿಲುಗಡೆಗಳು, ಟಾರ್ಕ್ ಮಿತಿಗಳು) ಇದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಆಕ್ಟಿವೇಟರ್ಗಳು (ಸ್ಟೆಪ್ಪರ್ ಮೋಟರ್ಗಳು(ಹಿಡಿಕಟ್ಟುಗಳು, ಚಕ್ರಗಳು, ಕಾಲುಗಳು) ಆದೇಶವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ನಿಖರ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಚಲನೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು
ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸ್ತುತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ LiDAR (ನಿಖರವಾದ 3D ನಕ್ಷೆಗಳಿಗಾಗಿ 360° ಲೇಸರ್), ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ (ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಮೀಟರ್ ಓದುವಿಕೆ, ದೃಶ್ಯ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್), ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಲಿಕೆ (ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು). ಅವುಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಕಂಟ್ರೋಲರ್ಗಳಂತಹ RP2040 ಮೈಕ್ರೋಕಂಟ್ರೋಲರ್ ಅವು ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ಹಗುರವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುಕೂಲ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.
ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ SLAM (ಏಕಕಾಲಿಕ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್) ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಇದು ರೋಬೋಟ್ನ ಸ್ಥಳದೊಂದಿಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 360° ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸ್ಥಾನಿಕ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮಗೊಳಿಸಿಸಸ್ಯವು ಬದಲಾದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಓಡೋಮೆಟ್ರಿಯಿಂದ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು. ರೋಟರಿ ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು ಸ್ಥಾನದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.
ರೋಬೋಟ್ಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ನಾವು ಹಲವಾರು ಕುಟುಂಬಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಆರೈಕೆ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ರೋಬೋಟ್ಗಳು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹುಮನಾಯ್ಡ್) ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವೇದಿಕೆಗಳು ಸೇರಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವೇವ್ಗೋ ಪ್ರೊ ಅವು ಮಾನವ-ಯಂತ್ರ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತವೆ; ಪರಿಶೋಧನಾ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ (ನೀರೊಳಗಿನ, ವೈಮಾನಿಕ,) ಚಲನಶೀಲತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಅಥವಾ ಪರ್ವತಮಯ); ಆರೋಗ್ಯ ಅಥವಾ ಮನೆಯ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ರೋಬೋಟ್ಗಳು; ಸಾರಿಗೆ ರೋಬೋಟ್ಗಳು (AGV/AMR) ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಇಲ್ಲದೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಚಲಿಸುತ್ತವೆ; ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ ರೋಬೋಟ್ಗಳು/ಕೋಬಾಟ್ಗಳು ಆಪರೇಟರ್ ಜೊತೆಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಜೋಡಣೆ ಅಥವಾ ವೆಲ್ಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಲೆಕ್ಕವಿಲ್ಲದಷ್ಟು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿವೆ: ರಾಸಾಯನಿಕ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, AMR ತಪಾಸಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸುತ್ತುಗಳ ಓದುವ ಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಸ್ಫೋಟಕ ಮಾಪಕಗಳು ಮತ್ತು ಉಷ್ಣ ಸಂವೇದಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನಿಲ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣ ತಿಳಿಸುವುದುಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿ, ಪೂರೈಕೆ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ; ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ; ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ/ಆತಿಥ್ಯದಲ್ಲಿ, ಹುಮನಾಯ್ಡ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸೇವೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ; ಆಟೋಮೋಟಿವ್ನಲ್ಲಿ, PUMA ಅಥವಾ ಕೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋಶಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
ಅವು ಏಕೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ: ಲಾಭ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆ
ಈ ಉತ್ಕರ್ಷಕ್ಕೆ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳು ಕಾರಣವಾಗಿವೆ: ಉತ್ತಮ ROI, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಕಡಿಮೆಯಾದ ಸಿಬ್ಬಂದಿ/ಮಾನ್ಯತೆ ವೆಚ್ಚಗಳು, ಕಠಿಣ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಮತ್ತು ಭಾರೀ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಇದಲ್ಲದೆ, ಅವುಗಳ ನಮ್ಯತೆಯು ಅವುಗಳನ್ನು ರೇಖೆಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಅನುಷ್ಠಾನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅನೇಕ AMR ಗಳು ಮತ್ತು VGR ಗಳು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಅದು ಕಸ್ಟಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಲ್ಲದೆ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಈ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣವು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಯಾರೂ ಆ ನಿಖರವಾದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ.
ಕೈಗಾರಿಕಾ ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳು: PTP, ಪಥ, ಬಲ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ
ಕೈಗಾರಿಕಾ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಸಹಬಾಳ್ವೆ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ನಾಲ್ಕು ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳು: PTP (ಪಾಯಿಂಟ್-ಟು-ಪಾಯಿಂಟ್), ನಿರಂತರ ಮಾರ್ಗ (CP), ಬಲ/ಟಾರ್ಕ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು "ಬುದ್ಧಿವಂತ". ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಸಸ್ಯದಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಪೂರಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
PTP ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹೇರದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಚಕ್ರ ಸಮಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವೆ ಪರಿಣಾಮಕವನ್ನು ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಬೋಲ್ಟಿಂಗ್, ಪಿಕ್ & ಪ್ಲೇಸ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪಾಟ್ ವೆಲ್ಡಿಂಗ್ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ನಿರಂತರ ಮಾರ್ಗ ನಿಯಂತ್ರಣ (CP) ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ (ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು, ವೃತ್ತಗಳು, ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳು) ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಸರಾಗವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಂಪರಣೆ, ಕತ್ತರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಹೊಳಪು ನೀಡುವಲ್ಲಿ, CP ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಚಲನೆಯ ಏಕರೂಪತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆ ಒಂದು ಬಿಂದುವಿನ ಶುದ್ಧ ನಿಖರತೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ.
ಬಲ/ಟಾರ್ಕ್ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಪರಿಸರದೊಂದಿಗಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಮೀಸಲಾದ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ: ನಿಖರತೆಯ ಅಳವಡಿಕೆ, ಸ್ಥಿರ-ಬಲ ಹೊಳಪು, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಜೋಡಣೆಗಳು... ಇದು ಚಲನೆಯನ್ನು ಬಲ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣೆ ಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳಿಗಾಗಿ.
ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿಯಂತ್ರಣವು AI, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ನಿಯತಾಂಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ವೈಫಲ್ಯಗಳ ನಿರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ.
ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ಆಚರಣೆಗೆ: ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸಂಚರಣೆ ಮತ್ತು ತಪಾಸಣೆ ಸುತ್ತುಗಳು
ಆಧುನಿಕ ಕೈಗಾರಿಕಾ AMRಗಳು ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸಂವೇದಕಗಳು (ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, LiDAR, ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ಗಳು, ಥರ್ಮಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್, ಎಕ್ಸ್ಪ್ಲೋಸಿಮೀಟರ್ಗಳು) ಮತ್ತು ವಿಷನ್/AI ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. SLAM ಮತ್ತು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ, ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ IMU ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ MPU9250 IMU ಸಂವೇದಕ, ಸ್ಥಿರೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಕರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ತಪಾಸಣೆ ಸುತ್ತುಗಳು. ಹಿಂದೆ, ನಿರ್ವಾಹಕರು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮೂಲಕ ಹ್ಯಾಂಡ್ಹೆಲ್ಡ್ ಮೀಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲ ಪತ್ತೆ ಕಿಟಕಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಡೆದರು. ಇಂದು, ತಪಾಸಣೆ AMR ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಮೀಟರ್ ವಾಚನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ, ದೃಶ್ಯ/ಥರ್ಮೋಗ್ರಾಫಿಕ್/ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್/ಅನಿಲ-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಲ್ದಾಣಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಪತ್ತೆಯಾಗದ ಘಟನೆಗಳಿಂದಾಗಿ.
ಹುಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ: ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಟರ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ
PUMA 560-ಮಾದರಿಯ ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ PID, I-PD, ಪ್ರಿಫೆಚ್ನೊಂದಿಗೆ PID ಮತ್ತು ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ PD ಸೇರಿವೆ. ಕೀಲುಗಳು ಅಥವಾ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗಗಳ ನಡುವೆ ಜೋಡಣೆಗಳಿದ್ದಾಗ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರೇಖೀಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಜೋಡಿ) ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದವುಗಳನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ "ಡಬಲ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟರ್" ಮೇಲೆ ರೇಖೀಯ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚವು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ (ನಿಖರವಲ್ಲದ ನಿಯತಾಂಕಗಳು, ಮಾದರಿಯಿಲ್ಲದ ಘರ್ಷಣೆಗಳು, ಲೋಡ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು). ಇಲ್ಲಿ, ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತವೆ: ದೃಢವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಸೀಮಿತ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಸ್ಥಿರ) ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಹಾರಾಡುತ್ತ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ). ಉಪಯುಕ್ತ ಕುಟುಂಬವು ಎರಡನ್ನೂ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ದೃಢವಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಕ (ARC), ಇದು PD ಕ್ರಿಯೆಗೆ ದೋಷ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದ ವೆಚ್ಚಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಬೌಂಡ್ ನಿಯತಾಂಕದೊಂದಿಗೆ "ದೃಢವಾದ ಕ್ರಿಯೆ"ಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
ARC ಯಲ್ಲಿ, ಕಲ್ಪನೆ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಮಾದರಿಯು ಸಸ್ಯವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಒಂದು ವ್ಯತ್ಯಾಸ η ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಅದು ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಲೈಪುನೋವ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸ್ಯಾಚುರೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡದೆ, ಅದನ್ನು ತೂಕ ಮಾಡುವ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ρ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು "ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವ" ನಿಯಂತ್ರಣ ಪದವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ρ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ, ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಅದು ಅಧಿಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ಯಾಚುರೇಶನ್ಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿಯಮ ದೋಷ ಮತ್ತು ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ρ ಅನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಮಿತಿಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಷರತ್ತುಗಳಿವೆ.
ಭೌತಿಕ ಮಿತಿಗಳೂ ಇದ್ದಾಗ (ಮೋಟಾರ್ ಸ್ಯಾಚುರೇಶನ್ಗಳು, ಸ್ಥಾನ/ವೇಗ ಮಿತಿಗಳು), ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ನಿಯಂತ್ರಣ (MPC) ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸವಾಲು: ಕಡಿಮೆ ಮಾದರಿ ಅವಧಿಗಳಿಗೆ ಅದನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಆಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿಸುವುದು.
ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ MPC: ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ದೃಢತೆ
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರವು ಎರಡು ಅಥವಾ ಮೂರು ಪೂರ್ವ-ಗಣಿತ, ಕಡಿಮೆ-ವೆಚ್ಚದ ಪರಿಹಾರಗಳ ನಡುವೆ ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ: ಸೂಕ್ತ LQ (ಅನಿಯಂತ್ರಿತ), "ಮಧ್ಯಮ-ಮಟ್ಟ" (ML, ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಯತ್ನದೊಂದಿಗೆ ಬಹಳ ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ), ಮತ್ತು "ಟೈಲ್" (ಹಿಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ಅನುಕ್ರಮ). ಒಂದು (ಅಥವಾ ಎರಡು) ಸ್ಕೇಲರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿಯಂತ್ರಕವು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ವಿಚಲನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸದೆ LQ ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ.
ಈ ವಿಧಾನವು ಪ್ರತಿ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ QP ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ ರೇಖೀಯ ಅಥವಾ ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಇಳಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಒಮ್ಮುಖದ ಖಾತರಿಗಳೊಂದಿಗೆ. ARC ಯಂತೆಯೇ ಅದೇ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು: ತಿರಸ್ಕರಿಸುವ ದೃಢವಾದ, ಸ್ವಯಂ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕ್ರಿಯೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಡಚಣೆಗಳು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಊಹಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ (RIAPC ತಂತ್ರ).
ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
ಪ್ರತಿ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಟರ್ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ (ಹಲವಾರು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಕಾರಣ). ಸಸ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ನೈಜ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ನರಮಂಡಲವನ್ನು (ಹಾಪ್ಫೀಲ್ಡ್ ಪ್ರಕಾರ) ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ವೆಚ್ಚಉತ್ತಮ ಗುಪ್ತ ಸ್ಥಿತಿಯ ಆರಂಭ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ತರಬೇತಿಯೊಂದಿಗೆ, MPC ಗಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕಿರು-ಹಾರಿಜಾನ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಬ್ಲಾಕ್ (NRIAPC) ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಇದು ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು ದೃಢವಾದ/ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಬಿಡುತ್ತದೆ. ಅನುಕೂಲಗಳು: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾದರಿಯು ಈಗಾಗಲೇ ಘರ್ಷಣೆ, ಸಡಿಲತೆ ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು "ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ", ಮತ್ತು ಹೊರೆಯನ್ನು ಹಗುರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮೊದಲ ಭವಿಷ್ಯ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ (ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದವುಗಳು) ನಿಖರತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ.
ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ
ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಮೊಬೈಲ್ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಸಂವೇದಕಗಳು (ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್, ಬಂಪರ್ಗಳು, ಬ್ಯಾಟರಿ) ಮತ್ತು ಆಕ್ಟಿವೇಟರ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ಮೂರು ಮೈಕ್ರೋಕಂಟ್ರೋಲರ್ಗಳ ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು a ವೇಗ PID ಮೋಟಾರ್ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಬೋರ್ಡ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವು I2C ಆಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು "ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ" ಲಿಂಕ್ಗೆ, ಸರಣಿ ಪೋರ್ಟ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆಯ ನಡುವಿನ ಸಮತೋಲನದಿಂದಾಗಿ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದಲ್ಲದೆ, ರೋಬೋಟ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ (ROS) ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಯೋಜನಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗೆ ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಕಲ್ಪನೆಯು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿರುವಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ: ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೇರ್ಪಟ್ಟ ಪದರಗಳುವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂವೇದನೆ, ಸ್ಥಿರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಸಮನ್ವಯ.
ಡೊಮೇನ್ ಮೂಲಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ಮಿಲಿಟರಿ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮರುಪೂರೈಕೆ, ಗಾಯಾಳುಗಳ ಸಾಗಣೆ, ಗುರಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವೇದಿಕೆಗಳ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಳಕೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯು ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿಂಡೋಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಲವರ್ಧಿತ ಭದ್ರತೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ಬಲ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ರೋಬೋಟ್ ನೆರವಿನ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಆಸ್ಪತ್ರೆ AGV ಗಳವರೆಗೆ ಅವರು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತಾರೆ ಹಜಾರಗಳಲ್ಲಿ ಜನದಟ್ಟಣೆ ಇಲ್ಲದೆ ತುರ್ತು ಕೋಣೆಗೆ.
ಪರಿಶೋಧನೆ: ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಯಾತ್ರೆಗಳು ಅಥವಾ ಆಳವಾದ ಸಾಗರದಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ಅಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮಾನವ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆ (ಉದಾ. ಗೈರೊಸ್ಕೋಪ್ಗಳ ಬಳಕೆ) ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ: ಸ್ವಾಗತ ಅಥವಾ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಅನನ್ಯ ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕವಾದ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡುವ ಹುಮನಾಯ್ಡ್ಗಳು, ದಾಸ್ತಾನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಹಾಯಕರು.
ಉತ್ಪಾದಕ ಉದ್ಯಮ: ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿನ ಕುಸಿತವು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸಿದೆ. ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು SMEಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಕೋಬಾಟ್ಗಳು, AMR ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.
ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲ, ಮಿಷನ್ ಆಧರಿಸಿ ಸೆನ್ಸರ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ: 128-ಲೈನ್ ಲಿಡಾರ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಾಕು. ಸುರಕ್ಷತಾ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ (ತುರ್ತು ಗುಂಡಿಗಳು, ಸುರಕ್ಷಿತ ವಲಯಗಳು) ಗಮನ ಕೊಡಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂಪರ್ಕ MES/ERP ಯೊಂದಿಗೆ.
ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಪೈಲಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, KPI ಗಳನ್ನು (ಸಮಯಗಳು, ನಿರಾಕರಣೆಗಳು, ನಿಲ್ದಾಣಗಳು, ROI) ಅಳೆಯಿರಿ, ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಿರಿ. ಸುಧಾರಿತ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ, ARC/RIAPC ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಬಳಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು PD+ ಪರಿಹಾರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಎಲ್ಲಿ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ಮತ್ತು ಮರೆಯಬೇಡಿ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ರಚನೆಮಾನವ-ರೋಬೋಟ್ ಸಹಯೋಗವು ತಕ್ಷಣದ ಭವಿಷ್ಯ; ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಪುಸ್ತಕಗಳು ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು.
ಫಲಿತಾಂಶದ ಚಿತ್ರ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂವೇದಕಗಳು, ನೈಜ-ಸಮಯದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಚೋದನೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ದೃಢವಾದ/ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಮತ್ತು ವೇಗವರ್ಧನೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾದರಿಗಳು. ಇದಕ್ಕೆ SLAM ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (PTP, ಪಥ, ಶಕ್ತಿ, ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ), ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯಲ್ಲಿ ಗುಣಾತ್ಮಕ ಅಧಿಕ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ.
