ரோபாட்டிக்ஸ் AI: உணர்தல் முதல் நம்பகமான சாதனக் கட்டுப்பாடு வரை

ரோபோடிக்ஸ் AI என்றால் என்ன?

ரோபோட்டிக்ஸ் AI இயந்திர நுண்ணறிவை ரோபோவின் அவதானிப்புகள், பணி தேர்வுகள் அல்லது செயல்களுக்குப் பயன்படுத்துகிறது. இது ஒரு கிரிப்பருக்கான ஒரு பகுதியின் போஸை மதிப்பிடலாம், மொபைல் ரோபோவுக்கான காட்சியை விளக்கலாம் அல்லது ஆய்வு தேவைப்படும் உருப்படியை அடையாளம் காணலாம். ரோபோ அந்த வெளியீட்டை உள்ளூர்மயமாக்கல், திட்டமிடல், கட்டுப்பாடு மற்றும் உடல் வன்பொருள் ஆகியவற்றுடன் இணைக்கிறது.

இது பரந்த ஒரு பகுதியாகும் இயற்பியல் AI இன்ஜினியரிங் படம். Edge AI ஆன்-போர்டில் இயங்கக்கூடும், எனவே சென்சார்களுக்கு அருகில் அவதானிப்புகளைச் செயல்படுத்த முடியும். ஃப்ளீட் மென்பொருள் மற்றும் ஆஃப்லைன் கருவிகள் இன்னும் திட்டமிடல், தரவு மதிப்பாய்வு மற்றும் மாதிரி மேம்பாட்டை ஆதரிக்கும். பிளவு நேரம், இணைப்பு மற்றும் பராமரிப்பு தேவைகளைப் பின்பற்ற வேண்டும்.

ஒவ்வொரு ரோபோ செயல்பாட்டிற்கும் கற்ற மாதிரி தேவையில்லை. மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய பாதை, வெளிப்படையான நிலை இயந்திரம் அல்லது வடிவியல் முறை ஆகியவை நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட பணியைச் சரிபார்க்க எளிதாக இருக்கலாம். மாறுபாடு ஒரு உண்மையான சிக்கலை உருவாக்கும் இடத்தில் AI ஐ வைக்கவும், பின்னர் அது முழுமையான பணிப்பாய்வுகளை மேம்படுத்துகிறதா என்பதை மதிப்பீடு செய்யவும்.

ரோபோ கட்டிடக்கலைக்கு முன் பணியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்

இவை கேண்டிடேட் டெவலப்மெண்ட் ஸ்கோப்கள், பயன்படுத்தப்பட்ட Alvexis ரோபோக்களின் பட்டியல் அல்ல. இயக்க டொமைனை துல்லியமாக விவரிக்கவும்: தரை அல்லது நிலப்பரப்பு, விளக்குகள், மக்கள், பேலோட், அனுமதிக்கப்பட்ட வழிகள் மற்றும் தடைசெய்யப்பட்ட செயல்கள். ஒரு பெரிய AI மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பதை விட அந்த நிலைமைகளை மாற்றுவது சிக்கலை மாற்றக்கூடும்.

சென்சார்களிலிருந்து இயக்கத்திற்கு தெளிவான பாதையை உருவாக்கவும்

கையகப்படுத்தல் மற்றும் ஒத்திசைவு: ஒவ்வொரு கவனிப்பும் எப்போது பெறப்பட்டது, அதன் ஒருங்கிணைப்பு சட்டகம் மற்றும் அதன் அளவுத்திருத்த பதிப்பு ஆகியவற்றை பதிவு செய்யவும். ரோபோ சட்டகத்திற்கு மாறுவது செல்லுபடியாகும் வரை கண்டறியப்பட்ட பொருளின் நிலை கிரிப்பருக்குப் பயன்படாது. எங்களைப் படியுங்கள் நேர ஒத்திசைவு வழிகாட்டி கேமராக்கள், IMUகள் மற்றும் இயக்க அளவீடுகளை இணைக்கும் முன்.

உணர்தல் மற்றும் நிலை: அடுத்த கட்டத்திற்கு உண்மையில் என்ன தேவை என்பதைத் தீர்மானிக்கவும்: ஒரு வகுப்பு, ஒரு போஸ், ஒரு இலவச இட மதிப்பீடு அல்லது நம்பிக்கை-தகுதியான நிகழ்வு. பழைய அல்லது தவறான வெளியீடுகளை நிராகரிக்க போதுமான சூழலை வெளியிடவும். ஒரு சென்சார் மறைக்கப்படும்போது, ​​உள்ளூர்மயமாக்கல் இழக்கப்படும்போது அல்லது பயன்பாட்டின் வரம்புக்குக் கீழே நம்பிக்கை குறையும் போது கணினி எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதை வரையறுக்கவும்.

பணி மற்றும் இயக்க இடைமுகங்கள்: முன்மொழியப்பட்ட இலக்கிற்கும் அதைச் செயல்படுத்த அங்கீகரிக்கப்பட்ட கூறுக்கும் இடையில் காணக்கூடிய எல்லையை வைத்திருங்கள். ஒரு திட்டமிடுபவர் ஒரு நகர்வைக் கோரலாம்; கட்டுப்பாட்டு அமைப்பு அதன் அனுமதிக்கப்பட்ட இயக்க நிலைமைகளை இன்னும் செயல்படுத்த வேண்டும். ரத்துசெய்தல், காலக்கெடு, மேலெழுதுதல் மற்றும் அறியப்பட்ட நிலைக்குத் திரும்புதல் ஆகியவற்றை வரையறுக்கவும்.

பாதுகாப்பு செயல்பாடுகளுக்கு பயன்பாடு சார்ந்த பாதுகாப்பு வடிவமைப்பு தேவை. ஒரு சாதாரண AI மாதிரி அல்லது வழிசெலுத்தல் தொகுப்பு சான்றளிக்கப்பட்ட பாதுகாப்பு செயல்பாடாக வழங்கப்படக்கூடாது. உதாரணமாக, Nav2 அதன் மோதல் மானிட்டரை விவரிக்கிறது கூடுதல் மென்பொருள் அடுக்காக. ரோபோ நிறுவல் பாதுகாப்பானது என்பதை அதன் இருப்பு நிறுவவில்லை.

முடிவின் வயதை அளவிடவும், அனுமான நேரம் மட்டுமல்ல

வேகமான மாடல் இன்னும் பழைய தரவுகளில் செயல்பட முடியும். வெளிப்பாடு அல்லது கையகப்படுத்தல், பரிமாற்றம், வரிசைப்படுத்துதல், முன் செயலாக்கம், அனுமானம், திட்டமிடல் மற்றும் கட்டளை வழங்கல் அனைத்தும் இயந்திரத்தை அடையும் போது அவதானிக்கும் வயதிற்கு பங்களிக்கின்றன. ஒவ்வொரு தாமத அளவீட்டின் தொடக்க மற்றும் இறுதிப் புள்ளிகளை வரையறுக்கவும்.

ஒரே நேரத்தில் கேமரா பிடிப்பு, பதிவு செய்தல் மற்றும் தகவல்தொடர்புகளின் கீழ் தாமத விநியோகங்கள் மற்றும் உச்சங்களை பதிவு செய்யவும். ஒரு நுகர்வோர் பின்வாங்கினால் என்ன நடக்கும் என்பதைச் சரிபார்க்கவும். ஒவ்வொரு பழைய கவனிப்பையும் பாதுகாக்கும் ஒரு வரிசை தற்போதைய-நிலை முடிவுக்கு பொருத்தமற்றதாக இருக்கலாம், அதே சமயம் அவதானிப்புகளை நிராகரிப்பது ஒரு சான்று பதிவிற்கு ஏற்றுக்கொள்ள முடியாததாக இருக்கலாம். ஒவ்வொரு தரவு பாதைக்கும் ஒரு வெளிப்படையான கொள்கையை வழங்கவும்.

முழு பணிச்சுமையைச் சுற்றி விளிம்பு வன்பொருளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்

செயலியைத் தேர்ந்தெடுக்கும் முன் கேமரா இடைமுகங்கள், சென்சார் விகிதங்கள், மாடல் ஆபரேட்டர்கள், CPU சேவைகள், நினைவகப் பிரதிகள், சேமிப்பக எழுத்துகள் மற்றும் கட்டுப்பாட்டு இடைமுகங்களைப் பட்டியலிடுங்கள். ஆதரவு முடுக்கம் ஒரு தலைப்புச் செயல்பாட்டு எண்ணிக்கையை விட முக்கியமானது. உத்தேசிக்கப்பட்ட மாதிரி மற்றும் மென்பொருள் அடுக்கை ஒரு பிரதிநிதி மேடையில் சோதிக்கவும்.

ஒரு மொபைல் அமைப்பு மின்சாரம் மற்றும் வெப்பக் கட்டுப்பாடுகளையும் கொண்டுவருகிறது. தொடக்க மின்னோட்டம், பேட்டரி நடத்தை, நீடித்த குளிர்ச்சி, இணைப்பான் வைத்திருத்தல் மற்றும் சேவை அணுகலுக்கான இடம் ஆகியவற்றைக் கவனியுங்கள். ஒரு மேசையின் மீது சுருக்கமாக இயங்கும் ஒரு ஆய்வக பலகை, மூடிய ரோபோ உறைக்குள் பயனுள்ள கடமை சுழற்சியை இன்னும் நிரூபிக்கவில்லை.

ForgeEdge-Core தனிப்பயன் கம்ப்யூட் ஒருங்கிணைப்பு பற்றி விவாதிப்பதற்கான ஒரு தொடக்க புள்ளியாகும்; ForgeEdge-Duo நிகழ்நேரக் கட்டுப்பாட்டுடன் பயன்பாட்டுச் செயலாக்கத்தைப் பற்றி விவாதிக்க ஒரு கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. தயாரிப்பு பொருத்தம், மென்பொருள் ஆதரவு மற்றும் பாதுகாப்பு செயல்பாடுகள் ஆகியவை ரோபோவின் தேவைகளுக்கு எதிராக சரிபார்க்கப்பட வேண்டும். தி FPGA, NPU மற்றும் MPU வழிகாட்டி செயலாக்க பாத்திரங்களை பிரிக்க உதவுகிறது.

குறிப்பிட்ட கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க உருவகப்படுத்துதலைப் பயன்படுத்தவும்

ஒரு முடிவைச் சுற்றி உருவகப்படுத்துதலை உருவாக்கவும்: அடையக்கூடிய தன்மை, சென்சார் இடம், பாதை தர்க்கம் அல்லது மீண்டும் மீண்டும் கையாளும் பணி. பொருளின் தோற்றம், உராய்வு அனுமானங்கள், சென்சார் சத்தம் அல்லது எதிர்பாராத தடைகள் போன்ற வடிவமைப்பை உடைக்கக்கூடிய காரணிகளை மாற்றவும். சோதனை முடிவுகளுடன் உருவகப்படுத்துதல் பதிப்புகள் மற்றும் காட்சி வரையறைகளை வைத்திருங்கள்.

NVIDIA's சிம்-டு-ரியல் உதாரணம் உருவகப்படுத்தப்பட்ட பணியிலிருந்து உண்மையான ரோபோவுக்கு ஒரு பாதையை நிரூபிக்கிறது. ஒரு தயாரிப்பு திட்டத்திற்கு, பரிமாற்றம் சோதிக்க வேண்டிய ஒன்று. நேரம், இயந்திர இணக்கம் மற்றும் நிறுவப்பட்ட சென்சார்கள் உள்ளிட்ட மாதிரியில் உள்ள அனுமானங்களுடன் இயற்பியல் ரோபோவை ஒப்பிடவும்.

உருவகப்படுத்துதல் வெற்றியை ஆணையிடுவதற்கு மாற்றாகப் பயன்படுத்த வேண்டாம். ஒரு நல்ல அடுத்த கட்டம், கருவியாக்கப்பட்ட வெளியீடுகள் மற்றும் ஒப்புக்கொள்ளப்பட்ட ஆபரேட்டர் ஒப்படைப்புடன் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட உடல் சோதனை ஆகும். ஆதாரங்களை மதிப்பாய்வு செய்த பின்னரே இயக்க டொமைனை விரிவாக்குங்கள்.

சோதனை தோல்விகள் மற்றும் வெற்றிகரமான ஆர்ப்பாட்டங்கள்

ஒவ்வொரு இயக்கத்திற்கும் வன்பொருள், ஃபார்ம்வேர், மாதிரி, அளவுத்திருத்தம் மற்றும் உள்ளமைவு பதிப்புகளின் பதிவை வைத்திருங்கள். பணி கலவை மற்றும் தோல்வி வகைகள் இல்லாமல் மொத்த வெற்றி விகிதத்தை விளக்குவது கடினம். சினாரியோ மூலம் செயல்திறனைப் புகாரளிக்கவும், மேலும் கணினியை மேம்படுத்தும் போது கடினமான நிகழ்வுகளை மதிப்பீட்டுத் தொகுப்பில் வைக்கவும்.

ஒரு பொறியியல் விவாதத்திற்கு என்ன கொண்டு வர வேண்டும்

பணியின் குறுகிய வீடியோ அல்லது வரைபடத்தைப் பகிரவும், ரோபோ அல்லது இயந்திர இடைமுகங்கள், கிடைக்கக்கூடிய சென்சார்கள் மற்றும் இடம், சக்தி மற்றும் குளிரூட்டலில் உள்ள தடைகள். ரோபோ கன்ட்ரோலரின் உரிமையாளர் யார், பயன்பாட்டுத் தரவை யார் வழங்குகிறார்கள் மற்றும் பூர்த்தி செய்யப்பட்ட அமைப்பை யார் ஏற்றுக்கொள்கிறார்கள் என்பதைக் குறிப்பிடவும். இந்த எல்லைகள் ஒரு முன்மாதிரி முன்மொழிவையும் அதன் சார்புகளையும் தெளிவாக்குகின்றன.

Alvexis தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இயங்குதளத்தைச் சுற்றித் தேவைப்படும் தனிப்பயன் கேரியர், உணர்திறன் இடைமுகங்கள், உட்பொதிக்கப்பட்ட செயலாக்கம், உறை மற்றும் ஒருங்கிணைப்புப் பணிகளைப் பற்றி விவாதிக்கலாம். மருத்துவ ரோபாட்டிக்ஸுக்கு, தனித்தனியாகத் தொடங்குங்கள் சுகாதார பொறியியல் வழிகாட்டி எனவே மருத்துவ நோக்கம் மற்றும் சரிபார்ப்பு பொறுப்புகள் ஆரம்பத்தில் நிறுவப்பட்டுள்ளன.

ROS 2, SLAM மற்றும் தன்னாட்சி மொபைல் ரோபோக்களுக்கான கருத்து

ஒரு தன்னாட்சி மொபைல் ரோபோவுக்கு (AMR) பொருள் கண்டறிதலை விட அதிகம் தேவை. இது அதன் நிலையை மதிப்பிட வேண்டும், அருகிலுள்ள தடைகளை விளக்க வேண்டும் மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட வரம்புகளுக்குள் இயக்க கட்டளைகளை உருவாக்க வேண்டும். SLAM என்பது ஒரே நேரத்தில் உள்ளூர்மயமாக்கல் மற்றும் மேப்பிங்; கேமரா படத்தில் ஒரு பொருளை அங்கீகரிப்பதில் இருந்து அதன் பங்கு வேறுபட்டது. LiDAR, கேமராக்கள், வீல் ஓடோமெட்ரி மற்றும் IMU தரவு ஆகியவை தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கட்டிடக்கலைக்கு ஏற்ப பங்களிக்க முடியும்.

ஒரு ROS 2 வழிசெலுத்தல் திட்டத்தில், ஒருங்கிணைப்பு சட்டங்கள், நேர முத்திரை கையாளுதல், செய்தி விகிதங்கள் மற்றும் அதிகபட்ச தரவு வயது ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைப்பதற்கு முன் ஒப்புக்கொள்கிறேன். மாற்றும் தடைகள் மற்றும் பலவீனமான காட்சி அம்சங்கள் உட்பட, ரோபோ செயல்படும் இடத்தில் மேப்பிங் மற்றும் உள்ளூர்மயமாக்கலை சோதிக்கவும். வழிசெலுத்தல் மென்பொருள் மற்றும் புலனுணர்வு வன்பொருள் ஆகியவை ரோபோவின் சுயாதீனமான இடர் மதிப்பீடு மற்றும் பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை மாற்றாது.

வடிவமைப்பு கேமரா, LiDAR மற்றும் IMU ஒத்திசைவு