SLAM Algoritması ve Robotik Yardımı

Yardım teknolojisi ve robotik araçların kombinasyonu, uygulama alanlarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Bunun dışında yaşlılar için bir çok avantaj sunuyor. Buradaki fikir, yaşlıların rutin görevlerini yerine getirmelerine yardımcı olmaktır.

SLAM Algoritması ve Robotik Yardımı

Yardım teknolojisi ve robotik araçların kombinasyonu, uygulama alanlarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Bunun dışında yaşlılar için bir çok avantaj sunuyor. Buradaki fikir, yaşlıların rutin görevlerini yerine getirmelerine yardımcı olmaktır. Bu teknolojinin uygulanmasının iyi örneklerinden bazıları, motorlu tekerlekli sandalye navigasyonu ve otonom araçları içerir. Bu yazıda, SLAM algoritmalarının tanıdık olmayan bir ortamda kolay gezinme için robotikte nasıl kullanılabileceğini öğreneceğiz. Daha fazlasını öğrenmek için okumaya devam edin.

Çevresel öğrenmeyi kolaylaştırmak için eş zamanlı yerelleştirme ve haritalama uygulaması gerçekleştirilir. Bu, mobil bir robot yardımı ile yapılır, ancak navigasyon elektromiyografi sinyalleri ile yapılır.

Bu durumda, sistemin bir kısmı kullanıcı kararlarına bağlıdır. Diğer bir deyişle, Kas Bilgisayar Arayüzü, yani MCI, mobil robot navigasyonundan sorumludur.

Bu sistemde kullanılan bazı yaygın yöntemlere bir göz atalım. Ayrıca bu yöntemlerin sonuçlarını da öğreneceğiz.

Yöntemler

Sıralı Genişletilmiş Kalman Filtresine (EKF) dayalı bir SLAM algoritması, yaygın bir yöntemdir. Sistemin özellikleri ortamın köşe ve çizgilerine karşılık gelir. Mimariden evrensel bir metrik harita elde edilir.

Ayrıca robotun hareketlerini kontrol eden elektromiyografik sinyaller, hastanın engellerine göre uyarlanabilir. Mobil robot navigasyonu için MCI 5 komut sağlar: Çık, başlat, durdur, sola dön ve sağa dön.

Mobil robotu kontrol etmek için bir kinematik kontrolör uygulanmaktadır. Ayrıca, hareket eden maddeler ve çevre ile çarpışmayı önlemek için etkili bir davranış stratejisi kullanılmaktadır.

Bu yöntemlerin güzelliği, harika sonuçlar elde etmek ve süreçteki olası komplikasyonları önlemek için kullanılabilmeleridir. Daha da iyi sonuçlar elde etmek için bu yöntemlerin nasıl kullanılabileceğini öğrenmek için yeni araştırmalar yapılmaktadır.

Sonuçlar

Sistem gönüllüler yardımıyla test edilir. Deneyler, kapalı ve düşük dinamik bir ortamda gerçekleştirilebilir. Gönüllülere çevrede gezinmeleri ve MCI'nin gücünden nasıl yararlanılacağını daha iyi anlamaları için yaklaşık yarım saat süre verilebilir.

Önceki deneylere göre, SLAM tutarlı bir şekilde yeniden yapılandırılan bir ortamla sonuçlandı. Deneyin sonunda, bir harita elde edildi ve kas bilgisayarı arayüzüne kaydedildi. Dolayısıyla, süreç oldukça etkilidir ve harika sonuçların tadını çıkarmak için kullanılabilir.

Uzun lafın kısası, slam'in MCI ile entegrasyonu şimdiye kadar oldukça başarılı oldu. Bunun dışında ikisi arasındaki iletişim oldukça tutarlı ve başarılı oldu. Robot tarafından oluşturulan metrik harita, herhangi bir kullanıcı müdahalesi olmadan yolda otonom navigasyonu kolaylaştırabilir. Motorlu bir tekerlekli sandalye gibi, mobil robot da benzer bir kinematik modele sahiptir. Bu nedenle, bu, tekerlekli sandalyenin otonom seyrine izin verebilecek büyük bir avantajdır.

Yorum yapabilmek için üye girişi yapmanız gerekmektedir.

Üye değilseniz hemen üye olun veya giriş yapın.

SIRADAKİ HABER