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Folgend-GEN Navigationsanlagen ändern den Bereich der Roboter-Entwicklung

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Roboter sind ganz um uns täglich, in automatisierten Gaspumpen, in Bank ATMs und in Selbstbedienungprüfungswegen? Maschinen automatisieren bereits unsere Welt

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Sie arbeiten auch hinter den Kulissen, und jetzt, haben Navigationsanlagen sie klüger und beweglich gebildet.

Mobilität stellt eine Hauptherausforderung Sicherheit dar: Betrieb in der dynamischen, unstrukturierten Umwelt wo Gegenstände, Leute und sogar körperliche Infrastruktur, wie Wände, Bewegung mit verschiedenen Frequenzen in den unterschiedlichen Arten.

Mit vielen Robotersystemen müssen magnetische Schienen, Linien, Spiegel oder Leuchtfeuer angebracht werden, um eine Infrastruktur zu verursachen, damit der Roboter innen gesteuert werden kann. Jedoch ist die Bemühung, diese Leuchtfeuer anzubringen teuer und Zeit raubend.

Sogar für die hoch entwickelteren Roboter, die nicht diese Linien, Schienen oder Leuchtfeuer erfordern, es eine teure abbildenphase gibt, die wenn man an einen Roboter zu seiner Umwelt mit einbezogen wird, sich gewöhnt. Dieser Prozess verwendet KNALL (simultane Lokalisation und Diagramm)? der akademische blue-ribbon Algorithmus für das Weltdiagramm? welches ein statisches Diagramm zu der Zeit der Entwicklung herstellt.

Jedoch während der Roboter seine Welt im Laufe der Zeit steuert, wird ein Abstand zwischen dem zutreffenden Weltzustand und dem ursprünglichen Diagramm wegen der beweglichen Gegenstände. So der Roboter? s-Leistung kann langsam im Laufe der Zeit vermindern.

Die Methode für das Entfalten eines Roboters ändert. Die zukünftige Navigationsanlage erfordert nullinfrastruktur und beseitigt praktisch die Notwendigkeit an umfangreichem, das abbildend, ist geworden so alltäglich für die Automatismusindustrie. Nicht mehr muss ein Mensch eine enorme Menge Arbeit erledigen, um einen Roboter innerhalb seiner Arbeitsumwelt zu integrieren.

Roboter erfahren dynamisch über die Umwelt, dass sie innen sind, das Konzept des statischen Diagramms entfernen und die Herausforderung des Aufrechterhaltens mit dem Diagramm beseitigen. Der Roboter erlernt und wendet sein Wissen an und aktualisiert sich ständig dynamisch, um seine Leistung zu erhöhen.

Zum Beispiel wenn Sie eine Couch in einem Krankenhauswarteraum verschieben, fragt der Roboter ihn ab und sogar weiter geht ein Schritt, um zu bestätigen, dass er nicht sich in einige Zeit bewogen hat. Er leitet ab, dass er wahrscheinlich in diesem derselben Ort ist und erklärt den in den zukünftigen Reisen.

Es gibt einige Hindernisse in der Umwelt, die, wie ein Mensch sehr dynamisch sind, der hinunter eine Halle geht, und es gibt einige Hindernisse, die, wie ein Stuhl halb-dynamisch sind, und doch andere, die statisch sind, wie eine Wand oder eine Tür. Es ist wichtig, dass das Robotersystem die Unterschiede zwischen jenen Arten der Gegenstände versteht und sie nicht die gleiche Weise behandelt.

2D Punkte gegen eine dynamischere Annäherung

Die meisten Robotersysteme sehen die Welt, während eine Reihe von 2D zeigt in, welche Einzelteile auf dem Fußboden als Hindernisse abgebildet und behandelt werden. Der Roboter hat kein Konzept von, ob das Einzelteil eine Wand, ein Stuhl oder eine Tür ist.

Das größte Problem mit dieser Weise des Navigationsdenkens ist, dass jedem 2D Punkt den selben, ob es ein Baby ist, das um den Warteraum kriecht oder eine Wand behandelt wird. Es ist ein 2D Punkt, den der Roboter nicht durch fährt; es doesn? t berücksichtigen, dass die Wand nicht sich bewegen wird oder dass das Baby isn? t, das geht, im derselben Ort für sehr lang als es zu sein, kriecht über den Fußboden. Dieses ist, was für den zukünftigen Roboter, der mannigfaltige Hindernisse erklärt, wie dynamisch, halb-dynamisch, und Static unterscheidet.

Verbesserte Navigation erhöht Leistung

Roboter, die erlernen, sind, Einzelteile erheblich schneller zu liefern und bessere Leistung zu erzielen. Der zukünftige Roboter kann seine Geschwindigkeit sich unterscheiden, die auf der gegenwärtigen Lage basiert. Wenn die Halle klar ist, geht der Roboter schneller und wenn er nicht ist, dann der Roboter verlangsamt zu einer sicheren Geschwindigkeit. Wenn die Anlage ändert, ist der Roboter in der Lage zu erlernen, dass jenen Änderungen dynamisch eher als, ein menschliches habend, sie adressieren Sie.

Wenn ein Roboter ein Hindernis vorfindet und kann? t gehen einen Weg, dass es normalerweise unten geht, der traditionelle Roboter würde stoppen hinunter, nicht imstande fortzufahren. Der zukünftige Roboter kann seine interne Darstellung der Welt aktualisieren und re-plan, um einen Ausweichleitweg zum Bestimmungsort zu finden. Der Unterschied ist, dass diese Roboter eine Anlage eher wie einen Menschen steuern, und kleiner wie eine Maschine wurde.

Die Benutzungsmöglichkeit für diese Roboter des folgenden Erzeugung ist sehr verschieden. Kunden bitten um eine universelle Maschine. Sie ist zu den früheren Erzeugungen der Roboter, die ein gehabt haben können, eindeutig definierter Job unterschiedlich. Heute werden wir gebeten, Roboter mit spezifischen Fähigkeiten zu entwickeln, aber wir ziehen an? t kennen die genaue Arbeit, die diese zukünftigen Roboter erledigen werden.

Roboter heute werden gebeten, um Materialien von Punkt A zu verschieben, um B in ihren Anlagen zu zeigen. Es kann alles von der Medizin, Abfall, Leinen, Nahrung, Endoscopes sein in einer Gesundheitspflegeeinstellung; kleine Teile in den Produktionsanlagen; Gastannehmlichkeiten in der Gastfreundschaftindustrie; kleine und große Gegenstände bei der Einlagerung bei der Einlagerung. Es gibt eine Verwahrkette, das auftritt und in einigen Fällen muss die Produktübertragung gesichert werden.

Das korrekte Fach z.B., das Medikation in einem Krankenhaus enthält kann verschlossen sein, bis ein biometrischer Palmenaderscanner die Anlieferung beglaubigt. Die Bewegung des Produktes kann durch Kette-vonschutz wie auch aufgespürt werden wird getan mit Fedex oder UPS? und wertvolles Produkt mit einem Verfallsdatum kann überwacht werden.

Die Navigationsanlage des folgenden Erzeugung setzt Sicherheit an der vordersten Reihe. In der Lage sein, in bevölkerter Umwelt zu benützen, unterscheiden zwischen Gegenständen und Menschen erlaubt uns, Hochniveaus der Sicherheit als überhaupt vorher zu erzielen.