Teknologi

Algoritma SLAM dan bantuan robotika

[ad_1]

Serangkaian teknologi bantu dan alat robot dapat membantu menentukan ruang lingkup aplikasi. Selain itu, ia menawarkan banyak keuntungan bagi orang tua. Idenya adalah untuk membantu orang tua melakukan tugas rutin mereka. Beberapa contoh yang baik dari penerapan teknologi ini termasuk navigasi kursi roda dan kendaraan self-driving. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi bagaimana algoritma SLAM dapat digunakan dalam robotika untuk navigasi yang mudah di lingkungan yang tidak dikenal. Baca terus untuk mengetahui lebih lanjut.

Lokalisasi dan pemetaan secara simultan diterapkan untuk memfasilitasi pembelajaran lingkungan. Ini dilakukan dengan bantuan robot yang bergerak, tetapi navigasi dilakukan dengan sinyal elektromiografi.

Dalam hal ini, bagian dari sistem tergantung pada keputusan pengguna. Dengan kata lain, Antarmuka Komputer Otot, juga dikenal sebagai MCI, bertanggung jawab atas navigasi robot bergerak.

Mari kita lihat beberapa metode umum yang digunakan dalam sistem ini. Kami juga akan berkenalan dengan hasil dari metode ini.

Teknik

Algoritma SLAM berdasarkan filter Extended Sequential Kalman (EKF) adalah metode yang populer. Fitur sistem sesuai dengan sudut dan garis lingkungan. Peta metrik global diperoleh dari arsitektur.

Selain itu, sinyal elektromagnetik yang mengontrol gerakan robot dapat disesuaikan dengan disabilitas pasien. Untuk navigasi mobile robot, MCI menyediakan 5 perintah: keluar, mulai, berhenti, belok kiri, belok kanan.

Untuk mengendalikan robot yang bergerak, diterapkan pengontrol kinematik. Selain itu, strategi perilaku yang efektif digunakan untuk mencegah tabrakan dengan agen bergerak dan lingkungan.

Keindahan metode ini adalah dapat digunakan untuk menikmati hasil yang luar biasa dan mencegah kemungkinan komplikasi dalam operasi. Studi penelitian baru sedang dilakukan untuk mengetahui bagaimana metode ini dapat digunakan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

konsekuensi

Sistem ini sedang diuji dengan bantuan sukarelawan. Eksperimen dapat dilakukan dalam lingkungan dinamis rendah tertutup. Relawan dapat diberikan waktu sekitar setengah jam untuk menavigasi lingkungan dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana memanfaatkan kekuatan MCI.

Menurut percobaan sebelumnya, SLAM menghasilkan lingkungan yang terus-menerus direkonstruksi. Di akhir percobaan, peta diperoleh dan disimpan di antarmuka komputer otot. Oleh karena itu, prosesnya sangat efektif dan dapat digunakan untuk menikmati hasil yang luar biasa.

Kesimpulan

Singkatnya, penggabungan Slam dengan MCI sejauh ini sangat sukses. Selain itu, komunikasi antara keduanya konsisten dan cukup berhasil. Peta metrik yang dibuat oleh robot dapat memfasilitasi navigasi otonom di jalan tanpa interaksi pengguna. Sama seperti kursi roda, mobile robot memiliki model kinematik yang serupa. Oleh karena itu, ini adalah fitur hebat yang dapat memungkinkan mobilitas kursi roda sendiri.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button