रोबोटिक्स की बुनियाद — अध्ययन मार्गदर्शिका
रोबोटिक्स की बुनियाद — व्यवस्थित अध्ययन पथों से बुनियादी सिद्धांतों से व्यावहारिक उपयोग तक पहुँचें।
व्यवस्थित अध्ययन पथों से बुनियादी सिद्धांतों से व्यावहारिक उपयोग तक पहुँचें।
- अध्ययन मार्गदर्शिका · 2 मिनट में पढ़ें
इनडोर रोबोटिक्स का रोडमैप — सेंसर से लेकर मोशन कंट्रोल तक
सेंसिंग, लोकलाइज़ेशन, मैपिंग, प्लानिंग और कंट्रोल को आपस में जोड़ें, फिर चुनें a reading path for the system you want to build.
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ROS 2 का प्रारंभिक परिचय — नोड्स, टॉपिक्स और DDS में रोबोट नियंत्रण को सुरक्षित रूप से वितरित करना
ROS 2 एक रोबोटिक्स मिडलवेयर है जो सेंसिंग, परसेप्शन, प्लानिंग और कंट्रोल को अलग-अलग प्रक्रियाओं में विभाजित करता है और उन्हें DDS संचार के माध्यम से जोड़ता है। यह लेख नोड्स, टॉपिक्स, सर्विसेज, एक्शन्स, QoS, TF2, लाइफसाइकिल, इम्प्लीमेंटेशन और डिबगिंग के साथ-साथ ROS 1 से अंतर और वास्तविक दुनिया में परिचालन संबंधी सावधानियों को आरेख सहित कवर करता है।
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रोबोट निर्देशांक रूपांतरण: मैट्रिक्स, क्वाटरनियन और TF
घूर्णन, स्थानान्तरण, व्युत्क्रम रूपांतरणों को आपस में जोड़ने के लिए संख्यात्मक उदाहरण का उपयोग करें। quaternions and ROS frames.
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rosbag2 का उपयोग करके रोबोट की विफलताओं को पुन: उत्पन्न करें: इनपुट, TF और समय
नियंत्रित रीप्ले तुलनाएँ बनाएँ और डुप्लिकेट TF प्रकाशकों का निदान करें and mixed time sources.
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डेड रेकनिंग प्राइमर — रोबोट की गति को ट्रैक करने के लिए पहियों, आईएमयू और जीएनएसएस को एकीकृत करना
डेड रेकनिंग, पहियों के घूर्णन, आईएमयू रीडिंग और वेग सेंसरों को एकीकृत करके रोबोट की स्थिति और अवस्था को अद्यतन करने की मूलभूत तकनीक है। यह लेख समीकरणों और आरेखों के साथ डिफरेंशियल-ड्राइव काइनेमेटिक्स, संचय त्रुटि, ईकेएफ-आधारित सुधार और इनडोर परिवहन रोबोटों और स्वायत्त ड्राइविंग में इसके कार्यान्वयन को कवर करता है।
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लिडार-एसएलएएम का प्रारंभिक परिचय — लेजर पॉइंट क्लाउड से यह जानना कि आप "कहां हैं"।
कैमरा परावर्तित प्रकाश के पैटर्न से अप्रत्यक्ष रूप से दूरी का अनुमान लगाता है; LiDAR लेजर पल्स के समय-अवधि से सीधे दूरी मापता है। LiDAR-SLAM एक ऐसी तकनीक है जो इस सक्रिय रेंजिंग सेंसर द्वारा लौटाए गए पॉइंट क्लाउड को पंजीकृत करने पर आधारित है। यह लेख स्कैन मिलान के दो मुख्य आधारों, ICP और NDT से लेकर LOAM की फीचर डिज़ाइन, लूप क्लोज़र और ग्राफ़ SLAM तक, और फिर LeGO-LOAM, Cartographer, LIO-SAM, FAST-LIO2 जैसे प्रमुख एल्गोरिदम की श्रृंखला तक व्यवस्थित रूप से आगे बढ़ता है।
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ICP की विफलता के कारण: आरंभीकरण, आउटलायर्स और सममित ज्यामिति
2डी पंजीकरण चलाएँ और अवशिष्टों, पत्राचार कवरेज और true pose error.
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सेंसर फ्यूजन प्राइमर — कई सेंसरों से एक विश्व मॉडल का निर्माण
कैमरा अर्थ को बेहतर ढंग से दर्शाता है, लिडार ज्यामिति को बेहतर ढंग से दर्शाता है, और आईएमयू गति को बेहतर ढंग से दर्शाता है — और इन सभी की अपनी-अपनी कमियां हैं। संभाव्यता और अनुकूलन पर आधारित गणितीय तकनीकों (कलमन फिल्टर, फैक्टर ग्राफ) से लेकर वीआईओ (कैमरा × आईएमयू), एलआईओ (लिडार × आईएमयू) और बीईवी फ्यूजन (कैमरा × लिडार) जैसी ठोस जोड़ियों तक, सेंसर फ्यूजन कई सेंसरों को एक एकल विश्व मॉडल में कैसे परिवर्तित करता है, इसका एक व्यवस्थित अवलोकन प्रस्तुत किया गया है।
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सेंसर फ्यूजन विफल क्यों होता है — समय, फ्रेम और बाह्य अंशांकन
टाइमस्टैम्प, कोऑर्डिनेट फ्रेम और माउंटिंग के माध्यम से फ्यूजन विफलताओं का निदान करें। geometry and covariance.
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VIO/LIO प्राइमर — स्व-स्थान निर्धारण के लिए IMU को कैमरा या LiDAR के साथ संयोजित करना
केवल कैमरा या केवल लिडार कुछ स्थितियों में विफल हो जाते हैं। इन दोनों सेंसरों को आईएमयू (एक्सेलेरोमीटर + जाइरोस्कोप) के साथ संयोजित करने से इस कमी को दूर किया जा सकता है - यही VIO (विजुअल-इनर्टियल ओडोमेट्री) और LIO (लिडार-इनर्टियल ओडोमेट्री) का कार्य है। यह लेख इस बात से शुरू होता है कि केवल आईएमयू स्थिति का पता क्यों नहीं लगा सकता, और फ़िल्टर-आधारित और अनुकूलन-आधारित - इन दो डिज़ाइन सिद्धांतों और ROVIO, OKVIS, VINS-Mono, OpenVINS से लेकर LIO-SAM और FAST-LIO2 तक के प्रमुख एल्गोरिदम पर विस्तार से चर्चा करता है।
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SLAM का मूल्यांकन कैसे करें — ATE, RPE, रनटाइम और विफलताएँ
कृत्रिम प्रक्षेप पथों का उपयोग करके निरपेक्ष और सापेक्ष त्रुटियों में अंतर करें, फिर define matching, alignment and failure reporting for an evaluation.
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रोबोट आर्म काइनेमेटिक्स प्राइमर — फॉरवर्ड काइनेमेटिक्स, इन्वर्स काइनेमेटिक्स और जैकोबियन
फॉरवर्ड काइनेमेटिक्स जोड़ों के कोणों से हाथ की स्थिति और अभिविन्यास ज्ञात करता है; इनवर्स काइनेमेटिक्स विपरीत समस्या को हल करता है; और जैकोबियन "वेग" के माध्यम से इन दोनों को जोड़ता है। डीएच मापदंडों के साथ निर्देशांक रूपांतरण बनाने से लेकर, विश्लेषणात्मक आईके, संख्यात्मक आईके (डैम्प्ड लीस्ट स्क्वेयर्स), विलक्षणताओं और अतिरेकपूर्ण स्वतंत्रता की डिग्री तक - रोबोटिक भुजा की गति को नियंत्रित करने वाले काइनेमेटिक्स का एक व्यवस्थित और मूलभूत विवरण प्रस्तुत किया गया है।
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बल नियंत्रण और प्रतिबाधा नियंत्रण का परिचय — एक ऐसा रोबोट बनाना जो स्पर्श कर सके
यह लेख इस बात से शुरू होता है कि स्थिति-नियंत्रित रोबोटिक भुजा द्वारा किसी कठोर वस्तु को छूते ही वास्तव में क्या होता है - और यह क्यों संयोजन, पॉलिशिंग और मानव-संपर्क कार्यों को असंभव बना देता है - प्रतिबाधा नियंत्रण के माध्यम से कार्य करता है, जो एक आभासी स्प्रिंग, डैम्पर और द्रव्यमान के माध्यम से बल और विस्थापन को जोड़ता है; प्रवेश नियंत्रण, जो उस कार्य-कारण संबंध को उलट देता है; और संकर स्थिति/बल नियंत्रण, जो स्थानिक दिशा द्वारा स्थिति और बल को अलग करता है, समीकरणों और आरेखों से विचारों का निर्माण करता है।
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हाइड्रोलिक सिस्टम का परिचय — पास्कल के सिद्धांत से लेकर रोबोट में बल नियंत्रण तक
एक छोटा सा इनपुट हाइड्रोलिक एक्सकेवेटर की विशाल भुजा को कैसे चला सकता है? यह लेख पंप, कंट्रोल वाल्व, सिलेंडर, हाइड्रोलिक द्रव, सेंसर और कंट्रोलर को एक एकल बंद लूप के रूप में मानता है, जिसमें दबाव/प्रवाह/दक्षता समीकरण, निर्माण और कृषि मशीनरी में वर्तमान तकनीक, और इलेक्ट्रो-हाइड्रोलिक रूपांतरण और वर्तमान शोध को आरेखों के साथ शामिल किया गया है।
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आर्डुपायलट प्राइमर — ऑटोपायलट के लिए स्टेट एस्टिमेशन, कंट्रोल और मिशन डिज़ाइन
आर्डुपायलट एक ओपन-सोर्स ऑटोपायलट है जो वाहन के सेंसर फ्यूजन, एटीट्यूड/पोजिशन कंट्रोल, नेविगेशन मिशन और फेलसेफ को लागू करता है। यह लेख कॉप्टर, प्लेन और रोवर के बीच अंतर, साथ ही EKF, PID, MAVLink, SITL और वास्तविक वाहन सुरक्षा परीक्षण के बारे में आरेख सहित जानकारी प्रदान करता है।
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झुंड नियंत्रण (बहु-रोबोट) का प्रारंभिक परिचय — झुंड बनाना, संरचना और आम सहमति
झुंड नियंत्रण उन समस्याओं को हल करता है जिन्हें एक अकेला रोबोट हल नहीं कर सकता, इसके लिए यह कई रोबोटों पर लागू किए गए "सरल स्थानीय नियमों" का उपयोग करता है। बोइड्स के साथ झुंड बनाने की प्रक्रिया को दोहराने से लेकर, सहमति के लिए सर्वसम्मति एल्गोरिदम तक, और गठन नियंत्रण के तीन दृष्टिकोणों - नेता-अनुयायी, आभासी संरचनाएं और व्यवहार-आधारित - तक, यह लेख केंद्रीकृत और विकेंद्रीकृत आर्किटेक्चर के बीच विभाजन के आधार पर इस क्षेत्र को व्यवस्थित रूप से प्रस्तुत करता है।