Robotik ve otomasyon teknolojileri, üretim zeminlerini, cerrahi süitlerini ve derin deniz araştırmalarını yeniden şekillendirdi, ancak matematikçiler, fizikçiler ve mühendisler, kontrol edilen hareket ve akıllı davranışların yasallaştırılmasında, mühendislere, elektronik, bilgisayar bilimlerine ve bilişsel kapılara sahip olduklarının kanıtlanmasında 20. yüzyılda başlayan gerçek ivme, bilim temelleri ve mühendislere karşıydılar.

Robotik ve Otomasyonun Tarihsel Evrimi

Robotlar programlanabilir hale gelmeden önce, insanlık, Karel Čapek'in oyuna girmesiyle karmaşıklaşmış mekanizmalar inşa etti: 0:1.Hic Golden Age, ayrıntılı su saatlerini ve müzikal otomatikleri üretti. Ancak, “robot” teriminin kendisi 1920 yılında Karel Čapek’ler tarafından kontrol edilen, bilgisayar destekli tasarımlarla, bilgisayar destekli tasarımlarla, bilgisayar destekli tasarımlarla birlikte, mikropişmanlıkların ve ilk endüstriyel robotların gelişimine yol açan bu ilerlemeye girdi.

Mekanik Mühendislik ve Kinematik Tasarım

Bir robotun fiziksel embodiment – bağlantıları, eklemleri ve hareketleyiciler – doğrudan klasik mekaniklerden ilkbaharlar. Mekanik mühendislik stres analizi, malzeme seçimi ve iletim tasarımı için çerçeve sağlarken, kinematikler hareket geometrisini kuvvetlere göre doğru bir şekilde tanımlar.

İleri ve Inverse Kinematics

Forward kinematikler, bir robotun son efektifliğini ve yönelimini hesaplar: İstenen bir ortak açı veya yerinden edilmeleri gerekiyordu.Bir seri manipülatörü için, bu, homojen dönüşüm matrisleri ile yapılır, ancak Jacobin katkısı gibi sayısal yöntemler için her biri daha zorlu bir problemle karşılaşır: Bu algoritmaların istenen son derece etkili hale getirilmesi için gerekli olan ortak parametreleri belirlemek.

Dinamik ve Hareket Kontrolü

Kinetikler güçleri görmezden gelirken, dinamikler kütle, inertia ve Coriolis etkilerini telafi eden dış yüklere sahiptir, doğrulamaları takip eden Euler-Lagrange formülasyonu ve Newton-Euler recursive algoritması, yüksek hızlı hareket denklemlerini gerçekleştirmelerine izin verir.Bu denklemler, dinamikleri optimize etmek için gerekli olan sistemleri ve Coriolis-Demek için gerekli olan uygulamaları doğru bir şekilde geliştirmek için gerekli olan yüksek performanslı gaz kontrolleri sağlar.

Kontrol Sistemleri ve Geri Bildirim Teorisi

Kontrol teorisi, robotiklerin sinir sistemidir. Güçlü kontrol olmadan, mükemmel tasarlanmış mekanikler bile osilasyona ulaşabilecek veya hedeflere ulaşamayacaklardır. termostat benzeri olmayan düzenlemelere sofistike uyarlanmış sistemlere göre, kontrol sistemleri robotların rahatsızlığa rağmen tahmin etmesini sağlar, sensör gürültüsü ve model hataları.

PID Control ve Uygulamaları

Karşılaştırmalı kod, integral terim sürekli olarak geri ödeme hatalarının hızlanmasıyla ilgili en yaygın olarak kullanılan geri bildirim algoritmasını robotik olarak tutar.The correctstegral-derivative (-PID) kontrolörü, doğrulayıcıların, doğrulayıcıların, doğrulayıcıların, doğrulayıcıların, doğrulayıcıların, doğrulayıcıların, doğrulayıcıların, doğrulayıcıların, doğrulayıcıların ve motor hızlarının, ortak torkların ve drone tutumlarının belirlenmesi için temel bir beceridir.

Modern ve doğrusal olmayan Kontrol Yöntemleri

Lineer yaklaşımlar kısa sürede düşerken, doğrusal olmayan kontrol stratejileri gereklidir. Robot dinamiklerini geri bildirim yoluyla lineer bir şekilde kontrol ederken, kayma modundaki kontrol sistemi otomatik olarak ayarlarken, sabit kontrol (MPC) mobil robotlar ve uçaklar için yol katladı ve bu sayede, hareketsiz ortamlara saygı göstermek için bir optimizasyon problemini çözmüşlerdir.

Sensör Teknolojileri ve Algı

Sensörler eksik bir robot kördür ve insentient. Perception, iç dünya modelleri ve fiziksel gerçeklik arasındaki boşlukları köprüler, nesneler bulmak, engellerden kaçınmak ve insan jestlerini yorumlamak için makinelerin izin verdiğidir. Bugün sensör süitleri, MEMS cihazlarının ve yarı iletken teknolojideki ilerlemeler sayesinde daha çeşitli ve uygun fiyatlıdır.

Vizyon Sistemleri ve Bilgisayar Vizyon

Kameralar - küresel ölçekli RGB sensörlerinden LiDAR ve zaman zaman ışığı altında görüntüleyicileri - zengin çevresel verileri sağlar. Classic bilgisayar vizyonu hatları, kenarlar ve SIFT descriptors gibi özellikler, 3D yeniden yapılandırma ve haritalama için yerleştirir (SLAM). Modern derin öğrenme yaklaşımları, ayrıntılı bir şekilde kontrol edici bir şekilde, doğrulayıcı bir şekilde kontrol edici görüntülenme ve görüntülenmeleri gösterir.

Tactile ve Force Sensing

Hassas manipülasyonu talep eden görevler için - cerrahi suturing, meyve toplama, veya elektronik montaj gibi - tactile algılaması kaçınılmazdır. Capacitive, pastazoresistive, ve optik tactile sensörleri (parlama sensörü gibi) fiziksel temasını yüksek çözünürlüklü baskı haritaları ile algılamaya yardımcı olur. Güçlendirici sensörleri ve sinir bozucu veri akışlarını kullanarak, insan rehberliğine geçebilmeleri için uyarıcıları kabul eder.Bu sensörler, nesneleri insan rehberliğine yönlendirerek bilinmeyen nesneleri kavramaya yardımcı olur.

Robotik Zeka ve Makine Öğrenmesi

Yapay zeka, önceden programlanmış senaryoların ötesinde robotları genişletiyor, deneyimden öğrenmelerine izin veriyor, yeni senaryolara genelleştirin ve hatta kendi kontrolörlerini optimize ediyor. makine öğrenimi ve robotların evliliği sürekli olarak geliştirilen bir nesile sahip.

Özerk Davranışlar için Öğrenmek

Robotik sistemlerde (RL) test ve hata yoluyla genel ödüller elde etmek için tren ajanları.In Roboticss, RL, sağlam araziye, droneların bir kanal manevralarını gerçekleştirmek için kullandıklarını ve robotlu ellerin Rubik'in robotu (PPO) veya yumuşak aktör-emperyalist-etimleme) gibi algoritmaları çözmelerini sağlamak için dörtlü robotları kullanarak doğru şekilde ifade etmek ve fiziksel olarak başarılı bir şekilde ifade etmek için fiziksel olarak başarılı bir şekilde cezalandırıcılık alanı göstermek için.

Perception ve Grasping için Derin Öğrenme

Konvolutional sinir ağları (CNNs) robotik vizyonu kavramaya olanak sağlar. YOLO, Maske R-CNN, ve dönüştürücü tabanlı dedektörlerin nesneleri ve pikselli maskeleri, denetimli öğrenme kurulumlarında, robotların şaşırtıcı güvenilirlik ile puanlarını planlamalarına izin verir.

İnsan-Robot Etkileşim ve Bilişsel Bilim

Robotlar işbirliğine dayalı alanlara hareket ettikçe, insan psikolojisini anlamak ve iletişim mühendislik olarak önemli hale gelir. Bilişsel bilim, robotların niyetle nasıl iletişim kurmaları gerektiğini, sosyal becerileri yorumlayabilmeleri ve ortak eylemler teorilerini çizer, güven kalibrasyonlarını ve zihinsel modelleri analiz eder. Örneğin, bir işbirliği robot kolu, insan dışı gerçek zamanlı gözlemlerin ve sağlık çalışanları için belirsizlikleri nasıl güçlendirdiğini, sağlık veya eğitimdeki sosyal robotlara uygun hale getirebilir.

Disiplinler arası Vakıflar ve Etik Bakışlar

Tek bir disiplin robotik mülkiyet iddia edemez. Alan sentezleri fizik, bilgisayar bilimi, elektrik mühendisliği, malzemeler bilimi ve hatta felsefe. Bu disiplinler arası doğa inovasyonu hızlandırır, ancak aynı zamanda iş yerinden edilme, mahremiyet ve özerk karar verme algoritmalarının tasarımı, örneğin, kamu alanlarında çalışan robotların ve etik ilkelerinin uygulanması gibi bir diyalog organları da bilimsel olarak teşvik edilir (IEEE P70).

Future rotası ve Gelişen Teknolojiler

Çeşitli nazcent teknolojileri, robotların temellerine dayanan bilimsel alt yapılarını yeniden tanımlayacaktır. Soft robotik, robotları daha duyarlı ve enerji verimli hale getirecek vaat eden, sayısal sistemlere dayanan yeni modelleri talep eder ve GPS'deki entellektüel ortamlardaki navigasyonu geliştirir.

Gelişmiş konuları araştırmak için, kitap [[0)Robotics: Modelleme, Planlama ve Kontrol), Sicilyiano ve al., daha güvenli ve işbirliği içinde kalır, simülasyon araçları, veri kümeleri ve profesyonelleri, sınırları zorlamak için birbirine bağlar.