সেন্সিং প্রযুক্তি, বুদ্ধিমান প্রযুক্তি এবং কম্পিউটিং প্রযুক্তির ক্রমাগত উন্নতির সাথে সাথে, বুদ্ধিমান মোবাইল রোবট উৎপাদন এবং জীবনে মানুষের ভূমিকা পালন করতে সক্ষম হবে। তাহলে মোবাইল রোবট পজিশনিং প্রযুক্তির প্রধান দিকগুলো কি? এটি উপসংহারে আসে যে বর্তমানে, মোবাইল রোবটগুলিতে প্রধানত এই পাঁচটি পজিশনিং প্রযুক্তি রয়েছে।
মোবাইল রোবটের জন্য অতিস্বনক নেভিগেশন এবং পজিশনিং প্রযুক্তি
অতিস্বনক নেভিগেশন এবং পজিশনিং এর কাজের নীতিও লেজার এবং ইনফ্রারেডের মত। সাধারণত, অতিস্বনক সেন্সরের ট্রান্সমিটিং প্রোব থেকে অতিস্বনক তরঙ্গ নির্গত হয় এবং মাধ্যমের বাধার সম্মুখীন হলে অতিস্বনক তরঙ্গ গ্রহণকারী ডিভাইসে ফিরে আসে।
স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রেরিত অতিস্বনক প্রতিফলন সংকেত গ্রহণ করে, এবং আল্ট্রাসোনিক ট্রান্সমিশন এবং ইকো রিসেপশনের সময়ের পার্থক্য এবং প্রচারের গতি অনুযায়ী প্রচারের দূরত্ব গণনা করলে, রোবট থেকে বাধা থেকে দূরত্ব পাওয়া যাবে, অর্থাৎ একটি সূত্র আছে : S=TV / 2, যার মধ্যে T - অতিস্বনক সংক্রমণ এবং অভ্যর্থনার মধ্যে সময়ের পার্থক্য; V - মাধ্যমের মধ্যে প্রচারিত অতিস্বনক তরঙ্গের তরঙ্গ বেগ।
অবশ্যই, অনেক মোবাইল রোবট নেভিগেশন এবং পজিশনিং প্রযুক্তিতে পৃথক প্রেরণ এবং গ্রহণকারী ডিভাইস ব্যবহার করে। পরিবেশগত মানচিত্রে একাধিক রিসিভিং ডিভাইস সাজানো হয়েছে এবং মোবাইল রোবটে ট্রান্সমিটিং প্রোব ইনস্টল করা আছে।
মোবাইল রোবটের নেভিগেশন এবং পজিশনিং -এ, অতিস্বনক সেন্সরের ত্রুটি যেমন স্পেকুলার রিফ্লেকশন এবং সীমিত রশ্মি কোণের কারণে আশেপাশের পরিবেশের তথ্য সম্পূর্ণভাবে পাওয়া কঠিন। অতএব, একাধিক সেন্সরের সমন্বয়ে গঠিত অতিস্বনক সেন্সর সিস্টেমটি সাধারণত সংশ্লিষ্ট পরিবেশ মডেল স্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়, সেন্সর দ্বারা সংগৃহীত তথ্য সিরিয়াল যোগাযোগের মাধ্যমে মোবাইল রোবটের নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থায় প্রেরণ করা হয়। তারপর কন্ট্রোল সিস্টেম সংগৃহীত সংকেত এবং প্রতিষ্ঠিত গাণিতিক মডেল অনুসারে সংশ্লিষ্ট ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম গ্রহণ করে এবং রোবটের অবস্থান পরিবেশের তথ্য পাওয়া যায়।
কম খরচে, দ্রুত তথ্য অধিগ্রহণের হার এবং উচ্চ পরিসরের রেজোলিউশনের সুবিধার কারণে, আল্ট্রাসোনিক সেন্সর দীর্ঘদিন ধরে মোবাইল রোবটের নেভিগেশন এবং পজিশনিংয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়ে আসছে। তদুপরি, পরিবেশগত তথ্য সংগ্রহের সময় এটির জটিল চিত্র প্রযুক্তির প্রয়োজন হয় না, তাই এটির দ্রুত গতি এবং ভাল রিয়েল-টাইম পারফরম্যান্স রয়েছে।
মোবাইল রোবটের ভিজ্যুয়াল নেভিগেশন এবং পজিশনিং প্রযুক্তি
ভিজ্যুয়াল নেভিগেশন এবং পজিশনিং সিস্টেমে, স্থানীয় দৃষ্টিভঙ্গির উপর ভিত্তি করে রোবটে গাড়ির ক্যামেরা স্থাপনের নেভিগেশন মোড দেশে এবং বিদেশে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এই ন্যাভিগেশন মোডে, নিয়ন্ত্রণ সরঞ্জাম এবং সেন্সিং ডিভাইসগুলি রোবট শরীরে লোড করা হয়, এবং উচ্চ-স্তরের সিদ্ধান্তগুলি যেমন চিত্র স্বীকৃতি এবং পথ পরিকল্পনা অন-বোর্ড নিয়ন্ত্রণ কম্পিউটার দ্বারা সম্পন্ন হয়।
ভিজ্যুয়াল নেভিগেশন এবং পজিশনিং সিস্টেমে প্রধানত includes ক্যামেরা (বা সিসিডি ইমেজ সেন্সর), ভিডিও সিগন্যাল ডিজিটালাইজেশন সরঞ্জাম, ডিএসপি, কম্পিউটার এবং এর পেরিফেরাল ভিত্তিক ফাস্ট সিগন্যাল প্রসেসর ইত্যাদি বর্তমানে অনেক রোবট সিস্টেম সিসিডি ইমেজ সেন্সর ব্যবহার করে। মৌলিক উপাদান হল সিলিকন ইমেজিং উপাদানগুলির একটি সারি। আলোক সংবেদনশীল উপাদান এবং চার্জ ট্রান্সফার ডিভাইস একটি সাবস্ট্রেটে কনফিগার করা হয়। চার্জের ক্রমিক স্থানান্তরের মাধ্যমে, একাধিক পিক্সেলের ভিডিও সংকেতগুলি সময়-ভাগ করে এবং ক্রমানুসারে বের করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, এলাকা সিসিডি সেন্সর দ্বারা সংগৃহীত ছবির রেজোলিউশন 32 × 32 থেকে 1024 × 1024 পিক্সেল ইত্যাদি হতে পারে।
ভিজ্যুয়াল নেভিগেশন এবং পজিশনিং সিস্টেমের কাজের নীতিটি কেবল রোবটের চারপাশের পরিবেশকে অপটিক্যালি প্রক্রিয়া করা। প্রথমে, ক্যামেরাটি চিত্রের তথ্য সংগ্রহ করতে, সংগৃহীত তথ্য সংকুচিত করতে এবং তারপর এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং পরিসংখ্যান পদ্ধতি দ্বারা গঠিত একটি শেখার সাব -সিস্টেমে ফিরিয়ে আনা হয়, তারপর লার্নিং সাব -সিস্টেম রোবটের প্রকৃত অবস্থানের সাথে সংগৃহীত চিত্রের তথ্য সংযুক্ত করে। রোবটের স্বায়ত্তশাসিত নেভিগেশন এবং পজিশনিং ফাংশন সম্পন্ন করতে।
গ্লোবাল পজিশনিং সিস্টেম
আজকাল, বুদ্ধিমান রোবট নেভিগেশন এবং পজিশনিং প্রযুক্তির প্রয়োগে, ছদ্ম পরিসরের ডিফারেনশিয়াল গতিশীল অবস্থান পদ্ধতি সাধারণত গৃহীত হয়। রেফারেন্স রিসিভার এবং ডায়নামিক রিসিভার চারটি জিপিএস স্যাটেলাইট একসাথে পর্যবেক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয় এবং একটি নির্দিষ্ট সময় এবং মুহূর্তে রোবটের ত্রিমাত্রিক অবস্থান স্থানাঙ্ক একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম অনুযায়ী পাওয়া যায়। ডিফারেনশিয়াল গতিশীল অবস্থান স্যাটেলাইট ঘড়ির ত্রুটি দূর করে। রেফারেন্স স্টেশন থেকে 1000 কিলোমিটার দূরে থাকা ব্যবহারকারীদের জন্য, এটি স্যাটেলাইট ঘড়ির ত্রুটি এবং ট্রপোস্ফিয়ারিক ত্রুটি দূর করতে পারে, তাই এটি গতিশীল অবস্থানের নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।
যাইহোক, মোবাইল নেভিগেশনে, মোবাইল জিপিএস রিসিভারের পজিশনিং সঠিকতা স্যাটেলাইট সিগন্যাল অবস্থা এবং রাস্তার পরিবেশের পাশাপাশি ঘড়ির ত্রুটি, প্রচারের ত্রুটি, রিসিভারের শব্দ এবং অন্যান্য অনেক কারণ দ্বারা প্রভাবিত হয়। অতএব, জিপিএস নেভিগেশনের পজিশনিং নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা কম। অতএব, নেভিগেশনের জন্য চৌম্বকীয় কম্পাস এবং অপটিক্যাল কোড ডিস্ক এবং জিপিএস ডেটা। উপরন্তু, জিপিএস নেভিগেশন সিস্টেম ইনডোর বা ডুবো রোবট নেভিগেশন এবং উচ্চ অবস্থানের নির্ভুলতা সহ রোবট সিস্টেমের জন্য উপযুক্ত নয়।
অপটিক্যাল প্রতিফলন নেভিগেশন এবং মোবাইল রোবটের জন্য পজিশনিং প্রযুক্তি
সাধারণত অপটিক্যাল প্রতিফলন নেভিগেশন এবং পজিশনিং পদ্ধতিটি দূরত্ব পরিমাপের জন্য প্রধানত লেজার বা ইনফ্রারেড সেন্সর ব্যবহার করে। লেজার এবং ইনফ্রারেড উভয়ই নেভিগেশন এবং পজিশনিংয়ের জন্য হালকা প্রতিফলন প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
লেজার গ্লোবাল পজিশনিং সিস্টেম সাধারণত লেজার রোটটিং মেকানিজম, মিরর, ফটোইলেক্ট্রিক রিসিভিং ডিভাইস এবং ডেটা অর্জন এবং ট্রান্সমিশন ডিভাইস নিয়ে গঠিত।
অপারেশন চলাকালীন, লেজার ঘোরানো আয়না পদ্ধতির মাধ্যমে বাইরের দিকে নির্গত হয়। যখন ব্যাকওয়ার্ড রিফ্লেক্টরের সমন্বয়ে গঠিত সমবায় রোড সাইন স্ক্যান করা হয়, তখন প্রতিফলিত আলো সনাক্তকরণ সংকেত হিসেবে ফটোইলেকট্রিক রিসিভার দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয়, ডেটা অধিগ্রহণ প্রোগ্রাম শুরু করুন, ঘূর্ণন প্রক্রিয়াটির কোড ডিস্ক ডেটা পড়ুন (লক্ষ্যের পরিমাপ কোণ মান) , এবং তারপর যোগাযোগের মাধ্যমে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য এটি উপরের কম্পিউটারে প্রেরণ করুন, রাস্তার চিহ্নের পরিচিত অবস্থান এবং সনাক্তকৃত তথ্য অনুযায়ী, রাস্তার চিহ্ন সমন্বয় পদ্ধতিতে সেন্সরের বর্তমান অবস্থান এবং দিক গণনা করা যেতে পারে, যাতে অর্জন করা যায় আরও নেভিগেশন এবং পজিশনিং এর উদ্দেশ্য।
লেজার পরিসীমা সংকীর্ণ মরীচি, ভাল সমান্তরালতা, ছোট বিক্ষিপ্ত এবং উচ্চ পরিসরের দিকনির্দেশনা রেজল্যুশন সুবিধা আছে, কিন্তু এটি পরিবেশগত কারণ দ্বারা ব্যাপকভাবে বিরক্ত হয়। অতএব, লেজার রেঞ্জিং ব্যবহার করার সময় কিভাবে সংগৃহীত সিগন্যালকে অস্বীকার করা যায় তাও একটি বড় সমস্যা। উপরন্তু, লেজারের পরিসরে অন্ধ অঞ্চল রয়েছে, তাই শুধুমাত্র লেজার দ্বারা নেভিগেশন এবং পজিশনিং উপলব্ধি করা কঠিন, শিল্প অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, এটি সাধারণত একটি নির্দিষ্ট পরিসরের মধ্যে শিল্প ক্ষেত্র সনাক্তকরণে ব্যবহার করা হয়, যেমন পাইপলাইন ফাটল সনাক্তকরণ।
ইনফ্রারেড সেন্সিং প্রযুক্তি প্রায়শই মাল্টি জয়েন্ট রোবট বাধা এড়ানোর ব্যবস্থায় ব্যবহৃত হয় রোবটের একটি বৃহৎ ক্ষেত্র তৈরি করতে" সংবেদনশীল ত্বক" রোবট বাহু
একটি সাধারণ ইনফ্রারেড সেন্সর একটি কঠিন-রাজ্য আলো-নির্গত ডায়োড অন্তর্ভুক্ত করে যা ইনফ্রারেড আলো নির্গত করতে পারে এবং একটি রিসিভার হিসাবে ব্যবহৃত একটি সলিড-স্টেট ফটোডিওড। মডুলেটেড সিগন্যাল ইনফ্রারেড লাইট এমিটিং টিউব দ্বারা প্রেরণ করা হয় এবং ইনফ্রারেড আলোক সংবেদনশীল টিউব লক্ষ্য দ্বারা প্রতিফলিত ইনফ্রারেড মডুলেটেড সিগন্যাল গ্রহণ করে। সিগন্যাল মডুলেশন এবং বিশেষ ইনফ্রারেড ফিল্টার দ্বারা পরিবেষ্টিত ইনফ্রারেড আলোর হস্তক্ষেপ নির্মূল করা নিশ্চিত করা হয়। আউটপুট সিগন্যাল VO কে প্রতিফলিত আলোর তীব্রতার ভোল্টেজ আউটপুট উপস্থাপন করতে দিন, তারপর VO হল প্রোব এবং ওয়ার্কপিসের মধ্যে দূরত্বের একটি ফাংশন: VO=f (x, P), যেখানে p - ওয়ার্কপিসের প্রতিফলন সহগ। P টার্গেটের পৃষ্ঠের রঙ এবং রুক্ষতার সাথে সম্পর্কিত। এক্স - প্রোব এবং ওয়ার্কপিসের মধ্যে দূরত্ব।
যখন ওয়ার্কপিসটি একই পি ভ্যালুর সাথে একই রকম টার্গেট হয়, তখন X এবং VO একে অপরের সাথে মিলে যায়। বিভিন্ন লক্ষ্যমাত্রার নৈকট্য পরিমাপের পরীক্ষামূলক তথ্যকে ইন্টারপোলেটিং করে এক্স পাওয়া যায়। এইভাবে, লক্ষ্য বস্তু থেকে রোবটের অবস্থান ইনফ্রারেড সেন্সর দ্বারা পরিমাপ করা যেতে পারে, এবং তারপর মোবাইল রোবট নেভিগেট এবং অন্যান্য তথ্য প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতি দ্বারা অবস্থান করা যেতে পারে।
যদিও ইনফ্রারেড সেন্সর পজিশনিংয়ের উচ্চ সংবেদনশীলতা, সাধারণ গঠন এবং কম খরচের সুবিধা রয়েছে, কারণ তাদের উচ্চ কোণ রেজোলিউশন এবং কম দূরত্বের রেজোলিউশনের কারণে, তারা প্রায়শই মোবাইল রোবটগুলিতে প্রক্সিমিটি সেন্সর হিসাবে ব্যবহার করা হয় আসন্ন বা হঠাৎ গতি বাধা সনাক্ত করতে, যা সুবিধাজনক রোবট মানুষদের জন্য জরুরী সময়ে বাধা বন্ধ করার জন্য।
স্ল্যাম প্রযুক্তি
বেশিরভাগ শিল্প-নেতৃস্থানীয় পরিষেবা রোবট উদ্যোগগুলি স্ল্যাম প্রযুক্তি গ্রহণ করে। স্ল্যাম প্রযুক্তি কি? সংক্ষেপে, স্ল্যাম প্রযুক্তি একটি অজানা পরিবেশে রোবট পজিশনিং, ম্যাপিং এবং পাথ প্ল্যানিং এর সম্পূর্ণ প্রক্রিয়াকে বোঝায়।
স্ল্যাম (একযোগে স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিং), যেহেতু এটি 1988 সালে প্রস্তাবিত হয়েছিল, মূলত রোবট আন্দোলনের বুদ্ধি অধ্যয়ন করতে ব্যবহৃত হয়। সম্পূর্ণ অজানা অভ্যন্তরীণ পরিবেশের জন্য, লিডারের মতো মূল সেন্সর দিয়ে স্ল্যাম প্রযুক্তি রোবটকে অভ্যন্তরীণ পরিবেশের মানচিত্র তৈরি করতে এবং রোবটকে স্বাধীনভাবে চলতে সাহায্য করতে পারে।
SLAM সমস্যাটি এভাবে বর্ণনা করা যেতে পারে: রোবটটি একটি অজানা পরিবেশ থেকে একটি অজানা অবস্থান থেকে সরে যেতে শুরু করে, অবস্থান অনুমান এবং সেন্সর ডেটা অনুসারে নিজেকে সনাক্ত করে এবং একই সাথে একটি ক্রমবর্ধমান মানচিত্র তৈরি করে।
স্ল্যাম প্রযুক্তির বাস্তবায়ন পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে প্রধানত ভিএসএলএএম, ওয়াইফাই স্ল্যাম এবং লিডার স্ল্যাম।
1. ভিএসএলএএম (চাক্ষুষ স্ল্যাম)
এটি অভ্যন্তরীণ পরিবেশে ক্যামেরা এবং কিনেক্টের মতো গভীরতার ক্যামেরা দিয়ে নেভিগেশন এবং অন্বেষণকে বোঝায়। এর কাজের নীতি হল রোবটের আশেপাশের পরিবেশে অপটিক্যাল প্রসেসিং করা। প্রথমত, ক্যামেরাটি চিত্রের তথ্য সংগ্রহ করতে, সংগৃহীত তথ্য সংকুচিত করতে, এবং তারপর এটি নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং পরিসংখ্যান পদ্ধতি দ্বারা গঠিত একটি শেখার সাব -সিস্টেমে ফিরিয়ে আনা এবং তারপর লার্নিং সাব -সিস্টেম সংগৃহীত চিত্রের তথ্যের প্রকৃত অবস্থানের সাথে সংযোগ স্থাপন করে। রোবট, রোবটের স্বায়ত্তশাসিত নেভিগেশন এবং পজিশনিং ফাংশন সম্পূর্ণ করুন।
যাইহোক, অভ্যন্তরীণ ভিএসএলএএম এখনও গবেষণা পর্যায়ে রয়েছে এবং ব্যবহারিক প্রয়োগ থেকে অনেক দূরে। একদিকে, গণনার পরিমাণ খুব বেশি, যার জন্য রোবট সিস্টেমের উচ্চ কার্যকারিতা প্রয়োজন; অন্যদিকে, ভিএসএলএএম (বেশিরভাগ পয়েন্ট ক্লাউড) দ্বারা তৈরি মানচিত্রগুলি রোবট পথ পরিকল্পনার জন্য ব্যবহার করা যাবে না, যার জন্য আরও অনুসন্ধান এবং গবেষণার প্রয়োজন।
2． ওয়াইফাই － স্ল্যাম
এটি ওয়াইফাই, জিপিএস, জাইরোস্কোপ, অ্যাকসিলরোমিটার এবং ম্যাগনেটোমিটার সহ অবস্থানের জন্য স্মার্ট ফোনে বিভিন্ন ধরণের সেন্সিং ডিভাইস ব্যবহার করা এবং মেশিন লার্নিং, প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং অন্যান্য অ্যালগরিদমের মাধ্যমে প্রাপ্ত ডেটা থেকে সঠিক অভ্যন্তরীণ মানচিত্র আঁকা বোঝায়। এই প্রযুক্তির প্রদানকারী অ্যাপল ২০১ 2013 সালে অধিগ্রহণ করেছিল। অ্যাপল আইফোনে ওয়াইফাই স্ল্যাম প্রযুক্তি প্রয়োগ করেছে কিনা তা অজানা, যাতে সমস্ত আইফোন ব্যবহারকারী একটি ছোট ড্রয়িং রোবট বহন করার সমতুল্য। কোন সন্দেহ নেই যে আরো সঠিক অবস্থান শুধুমাত্র মানচিত্রে অনুকূল নয়, বরং সমস্ত অবস্থান নির্ভর অ্যাপ্লিকেশন (এলবিএস) আরও নির্ভুল করে তোলে।
3． লিডার স্ল্যাম
এটি মানচিত্রের তথ্য প্রাপ্তির জন্য সেন্সর হিসাবে লিডার ব্যবহারকে নির্দেশ করে, যাতে রোবট সিঙ্ক্রোনাস পজিশনিং এবং মানচিত্র নির্মাণ বুঝতে পারে। যতদূর প্রযুক্তি নিজেই উদ্বিগ্ন, যাচাইয়ের বছর পরে এটি বেশ পরিপক্ক হয়েছে, কিন্তু লিডার' এর উচ্চ খরচের বাধাটি অবিলম্বে সমাধান করা প্রয়োজন।
গুগল চালকবিহীন গাড়ি এই প্রযুক্তি ব্যবহার করে। ছাদে ইনস্টল করা লিডার মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ভেলোডিন কোম্পানি থেকে আসে এবং 70000 ডলারেরও বেশি দামে বিক্রি হয়। এই লিডার উচ্চ গতিতে ঘোরানোর সময় আশেপাশে 64 লেজার বিম নির্গত করতে পারে। যখন লেজার পার্শ্ববর্তী বস্তু স্পর্শ করে এবং ফিরে আসে, এটি গাড়ির শরীর এবং আশেপাশের বস্তুর মধ্যে দূরত্ব গণনা করতে পারে। কম্পিউটার সিস্টেম তারপর এই তথ্য অনুযায়ী একটি সূক্ষ্ম 3D টপোগ্রাফিক মানচিত্র আঁকে, এবং তারপর এটি উচ্চ রেজোলিউশনের মানচিত্রের সাথে একত্রিত করে অন-বোর্ড কম্পিউটার সিস্টেমের জন্য বিভিন্ন ডেটা মডেল তৈরি করে। লিডার পুরো গাড়ির অর্ধেক খরচ করে, যা গুগলের মানহীন যানবাহনগুলি ব্যাপকভাবে উত্পাদন করতে না পারার অন্যতম কারণও হতে পারে।
লিডারের শক্তিশালী পরিচালনার বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যা কার্যকরভাবে নেভিগেশনের নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে পারে এবং অভ্যন্তরীণ পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। যাইহোক, লিডার স্ল্যাম রোবট ইনডোর নেভিগেশনের ক্ষেত্রে ভাল পারফর্ম করেনি, কারণ লিডারের দাম খুব বেশি।