Robot telah menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari kita saat ini. Artikel ini terutama akan mempelajari cara kerja navigasi robot dan mengapa itu sangat populer saat ini. Robot saat ini telah menjadi bagian dari berbagai industri seperti luar angkasa, transportasi, pertahanan, dan masih banyak lagi. Robot seluler juga dikenal untuk melakukan berbagai fungsi seperti mengelola bencana dan berbagai peristiwa darurat dan penyelamatan. Robot juga digunakan pada platform untuk pencarian ekstensif, misalnya, sistem untuk mencari paten dan merek dagang.
Robot membutuhkan lingkungan yang aman dan mulus untuk melakukan perjalanan dengan bebas dari posisi awal ke tujuan utama. Perjalanan aman ini dijamin dengan navigasi robot. Ada berbagai teknik navigasi untuk memastikan hal ini pada tingkat dinamis dan statis. Navigasi robot dapat didefinisikan sebagai kemampuan robot itu sendiri untuk memutuskan jalur dan orientasi dalam “kerangka acuan” untuk mencapai tujuannya. Tiga faktor yang membentuk dasar utama untuk navigasi seluler dan penghindaran rintangan: Yang pertama adalah pelokalan sendiri; metode kedua adalah perencanaan jalur. Pendekatan terakhir adalah pembuatan peta dan interpretasi.
Ada berbagai metode navigasi seperti grafik Voronoi, kisi, grafik visibilitas, “Metode Bidang Potensi Buatan”, dll. Ada tiga kategori besar algoritme navigasi seluler: yang pertama dan terpenting adalah algoritme deterministik, lalu algoritme non-deterministik dan yang terakhir dalam daftar adalah algoritma evolusi. Ini adalah klasifikasi umum algoritma secara keseluruhan. Di bawah tiga kategori besar ini muncul bentuk lain dari algoritma juga. Navigasi adalah tugas yang sangat penting, dan dapat dilakukan secara global atau lokal.
SLAM ATAU Lokalisasi dan pemetaan simultan adalah masalah dalam geometri komputasi yang membantu memperbarui peta. Ini pertama kali diteliti secara rinci pada tahun 1986. Ini juga melacak agen pada saat yang sama. Algoritma SLAM populer ditemukan di mobil self-driving, penjelajah untuk mengawasi pergerakan planet, dan berbagai robot lainnya. Ada juga berbagai jenis algoritma SLAM. “Collaborative SLAM” membantu membentuk gambar 3d dengan menggabungkan gambar dari lebih dari satu robot. Ada juga sesuatu yang dikenal sebagai “audio-visual SLAM” yang pada awalnya dirancang untuk interaksi manusia-robot.
ORB SLAM mono camera adalah salah satu sistem SLAM real-time pertama yang bersifat visual. Ini membantu dalam mempelajari dan membentuk peta secara visual untuk navigasi robot dan menghindari rintangan. Berbagai situs pencarian yang menggunakan robot untuk algoritma pencarian mereka juga membutuhkan navigasi robot. Visi optik juga digunakan untuk melihat peta. Berbagai algoritma komputer dan sensor optik digunakan untuk melakukan ini.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa karena robot adalah bagian penting dari kehidupan kita, navigasi robot dan penghindaran rintangan juga sangat penting. Itu karena robot perlu menavigasi dengan bebas di lingkungannya.
Lihat Laporan USPTO jika Anda mencari sistem berfitur lengkap untuk menemukan database ekstensif tentang merek dagang dan paten. Navigasi robot dan SLAM telah digunakan untuk membentuk database ini. USPTO sangat andal karena SLAM pengoptimalan globalnya . Temukan daftar lengkap merek dagang dan paten dengan mudah di website Berita Terkini Teknologi.
