Beranda Gaya Hidup Teknologi Algoritma SLAM dan Bantuan Robotika

Algoritma SLAM dan Bantuan Robotika

0

Gabungan teknologi bantuan dan alat robotik dapat membantu menentukan area aplikasi. Selain itu, ini menawarkan banyak keuntungan bagi para lansia. Idenya adalah untuk membantu orang tua melakukan tugas rutin mereka. Beberapa contoh yang baik dari penerapan teknologi ini antara lain navigasi kursi roda bermotor dan kendaraan otonom. Pada artikel ini, kita akan mencari tahu bagaimana algoritma SLAM dapat digunakan dalam robotika untuk navigasi yang mudah di lingkungan yang asing. Baca terus untuk mengetahui lebih lanjut.

Implementasi lokalisasi dan pemetaan secara bersamaan dilakukan untuk memfasilitasi pembelajaran lingkungan. Ini dilakukan melalui bantuan robot seluler, tetapi navigasi dilakukan melalui sinyal elektromiografi.

Dalam hal ini, bagian dari sistem bergantung pada keputusan pengguna. Dengan kata lain, Muscle Computer Interface, alias MCI, bertanggung jawab untuk navigasi robot seluler.

Mari kita lihat beberapa metode umum yang digunakan dalam sistem ini. Kita juga akan belajar tentang hasil dari metode ini.

Metode

Algoritme SLAM berdasarkan Extended Kalman Filter (EKF) berurutan adalah metode umum. Fitur sistem sesuai dengan sudut dan garis lingkungan. Peta metrik universal diperoleh dari arsitektur.

Selain itu, sinyal elektromiografi yang mengontrol pergerakan robot dapat disesuaikan dengan ketidakmampuan pasien. Untuk navigasi mobile robot, MCI menyediakan 5 perintah: Keluar, mulai, berhenti, belok ke kiri dan belok ke kanan.

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

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

Hasil

sistem diuji dengan bantuan relawan. Percobaan dapat dilakukan di lingkungan dinamis rendah yang tertutup. Relawan dapat diberikan waktu sekitar setengah jam untuk menjelajahi lingkungan dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang cara memanfaatkan kekuatan MCI.

Menurut eksperimen sebelumnya, SLAM menghasilkan lingkungan yang direkonstruksi secara konsisten . Di akhir percobaan, peta diperoleh dan disimpan di antarmuka komputer otot. Jadi, prosesnya cukup efisien dan dapat digunakan untuk menikmati hasil yang luar biasa.

Kesimpulan

Singkat cerita, integrasi slam dengan MCI sejauh ini cukup sukses. Selain itu, komunikasi keduanya cukup konsisten dan berhasil. Peta metrik yang dibuat oleh robot dapat memfasilitasi navigasi otonom di jalan tanpa campur tangan pengguna. Layaknya kursi roda bermotor, mobile robot ini memiliki fitur model kinematik yang serupa. Oleh karena itu, ini adalah keuntungan besar yang memungkinkan navigasi otonom kursi roda.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here