Mengapa navigasi robot dan SLAM penting?

[ad_1]

Robot telah menjadi bagian penting dari kehidupan kita sehari-hari saat ini. Artikel ini terutama akan mempelajari cara kerja navigasi robot dan mengapa begitu populer saat ini. Saat ini, robot telah menjadi bagian dari berbagai industri seperti kedirgantaraan, transportasi, pertahanan, dan banyak lagi. Mobile robot juga dikenal dapat melakukan berbagai fungsi seperti manajemen bencana, berbagai kejadian darurat dan penyelamatan. Robot juga digunakan dalam platform untuk melakukan pencarian ekstensif, misalnya, sistem untuk mencari paten dan merek dagang.

Robot membutuhkan lingkungan yang aman dan lancar untuk bergerak bebas dari titik awal ke target utama. Perjalanan yang aman ini dijamin oleh navigasi robot. Ada banyak teknologi mobilitas untuk memastikan ini pada tingkat yang dinamis dan statis. Navigasi robot dapat didefinisikan sebagai kemampuan robot itu sendiri untuk menentukan jalur dan arah dalam “kerangka referensi” untuk mencapai tujuannya. Tiga faktor menjadi dasar utama untuk navigasi bergerak dan penghindaran rintangan: faktor pertama adalah identifikasi diri; Metode kedua adalah perencanaan rute. Pendekatan terakhir adalah membangun dan menginterpretasikan peta.

Ada banyak metode navigasi seperti grafik Voronoi, grid, grafik visibilitas, “metode potensi medan buatan”, dll. Ada tiga kelas besar algoritma navigasi seluler: yang pertama dan paling penting adalah algoritma deterministik, kemudian algoritma non-deterministik dan yang terakhir dalam daftar adalah algoritma evolusioner. Ini adalah klasifikasi umum umum dari algoritma. Di dalam tiga kategori besar ini juga muncul bentuk-bentuk algoritma lainnya. Mobilitas adalah tugas yang sangat penting, dan dapat bersifat global atau lokal.

SLAM ATAU Lokalisasi dan pemetaan simultan adalah masalah teknik komputasi yang membantu memperbarui peta. Ini pertama kali dicari secara rinci pada tahun 1986. Ini juga melacak agen pada saat yang sama. Algoritma SLAM umumnya ditemukan pada mobil self-driving, kendaraan keliling untuk memantau pergerakan planet, dan banyak robot lainnya. Ada juga berbagai jenis algoritma SLAM. Teknologi SLAM kolaboratif membantu membuat gambar 3D dengan menggabungkan gambar dari lebih dari satu robot. Ada juga yang dikenal sebagai “audiovisual SLAM” yang awalnya dirancang untuk interaksi manusia-robot.

Kamera monokrom ORB SLAM adalah salah satu sistem SLAM visual real-time pertama. Ini membantu dalam studi visual dan pemetaan untuk navigasi robot dan penghindaran rintangan. Berbagai situs pencarian yang menggunakan bot untuk algoritma pencarian mereka membutuhkan navigasi bot juga. Visi optik juga digunakan untuk menampilkan peta. Berbagai algoritma komputer dan sensor optik digunakan untuk melakukan ini.

Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa karena robot merupakan bagian penting dari kehidupan kita, navigasi robot dan penghindaran rintangan juga sangat diperlukan. Itu karena robot perlu bernavigasi dengan bebas di lingkungan mereka.

Leave a Reply

Comment
Name*
Mail*
Website*