बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोट पर मॉडल की भविष्य कहनेवाला नियंत्रण और कौन से औद्योगिक अनुप्रयोग स्पॉट और एटलस के साथ विशेष रूप से प्रभावी हैं?

🔍🧠 मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (एमपीसी) वास्तव में बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोट में कैसे काम करता है?

हुंडई और बोस्टन डायनेमिक्स ने उन्नत मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (एमपीसी) एल्गोरिदम विकसित करने के लिए सहयोग किया। इस सहयोग का उद्देश्य बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोटों की क्षमताओं का लाभ उठाना है, जैसे: बी. एटलस, उनकी गतिविधियों की अधिक प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करने और उन्हें अनुकूलित करने में सक्षम होने से। एमपीसी एक नियंत्रण रणनीति है जो भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने और तदनुसार नियंत्रण कार्यों को अनुकूलित करने के लिए सिस्टम के एक मॉडल का उपयोग करती है। यह दृष्टिकोण रोबोटों को जटिल कार्यों को अधिक सटीकता और अनुकूलनशीलता के साथ करने की अनुमति देता है, यह अनुमान लगाकर कि उनके कार्य पर्यावरण को कैसे प्रभावित करते हैं और वास्तविक समय में अनुकूलन करते हैं।

बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोट में एमपीसी का एकीकरण उन्नत एआई और मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाने के व्यापक प्रयास का हिस्सा है। इन सुधारों का उद्देश्य जटिल वातावरण में नेविगेट करने, गतिशील कार्य करने और लोगों के साथ अधिक स्वाभाविक रूप से बातचीत करने की रोबोट की क्षमता को बढ़ाना है। इस पहल में हुंडई की भागीदारी विभिन्न औद्योगिक अनुप्रयोगों में नवाचार को बढ़ावा देने के लिए रोबोटिक्स और एआई का उपयोग करने पर उसके रणनीतिक फोकस को दर्शाती है।

मॉडल प्रिडिक्टिव कंट्रोल अपने आप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक रूप नहीं है, बल्कि एक उन्नत नियंत्रण विधि है जो भविष्य की प्रणाली की स्थिति की भविष्यवाणी करने और इष्टतम नियंत्रण उपायों की गणना करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करती है। हालाँकि, MPC को अपने प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए AI तकनीकों के साथ जोड़ा जा सकता है। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग का उपयोग एमपीसी में उपयोग किए जाने वाले मॉडल को बेहतर बनाने या अनुकूली नियंत्रण रणनीतियों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है।

व्यवहार में, इसका मतलब है कि मशीन लर्निंग जैसी एआई तकनीकों का उपयोग करके, एमपीसी बदलती परिस्थितियों के अनुकूल होने और नियंत्रण दक्षता और सटीकता में सुधार करने में सक्षम है। इस संयोजन को अक्सर एमपीसी का विस्तार या विकास माना जाता है, जैसा कि एमपीसी 2.0 के मामले में है, जो डेटा से लगातार सीखने और नियंत्रण को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग को स्पष्ट रूप से एकीकृत करता है।

🤖🔧 बोस्टन डायनेमिक्स रोबोट में मॉडल भविष्य कहनेवाला नियंत्रण

मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल एक उन्नत नियंत्रण रणनीति है जो एटलस और स्पॉट सहित बोस्टन डायनेमिक्स जैसे रोबोटों की क्षमताओं में काफी सुधार करती है। रोबोट के एक गतिशील मॉडल का उपयोग भविष्य की स्थितियों की भविष्यवाणी करने और एक निर्धारित समय क्षितिज पर नियंत्रण क्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है। यह विधि रोबोटों को जटिल कार्यों को अधिक सटीकता और अनुकूलनपूर्वक करने की अनुमति देती है।

🔍🛠️ एमपीसी कैसे काम करती है

1. भविष्यवाणी और अनुकूलन

एमपीसी भविष्यवाणी क्षितिज के भीतर संभावित भविष्य की स्थितियों का अनुकरण करने के लिए रोबोट के एक गतिशील मॉडल का उपयोग करता है। फिर लागत फ़ंक्शन को कम करने के लिए नियंत्रण क्रियाओं को अनुकूलित किया जाता है, जिसमें आम तौर पर वांछित प्रक्षेपवक्र से विचलन को कम करने या बाधाओं से बचने जैसे उद्देश्य शामिल होते हैं।

2. पुनरावृत्तीय प्रक्रिया

यद्यपि एमपीसी नियंत्रण क्रियाओं के एक अनुक्रम की गणना करता है, केवल पहली कार्रवाई की जाती है। यह प्रक्रिया प्रत्येक समय चरण में दोहराई जाती है, जिससे नया माप डेटा शामिल होता है और इष्टतम क्रियाओं को पुनर्गणना किया जाता है। इस पुनरावृत्ति प्रक्रिया को "क्षितिज नियंत्रण" के रूप में भी जाना जाता है।

3. वास्तविक समय समायोजन

वास्तविक समय की प्रतिक्रिया के आधार पर भविष्यवाणियों और नियंत्रण क्रियाओं को लगातार अपडेट करके, एमपीसी रोबोटों को बदलते परिवेश और कार्यों के लिए गतिशील रूप से अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है। इससे जटिल भूभाग पर बातचीत करने और अपने पर्यावरण के साथ प्रभावी ढंग से बातचीत करने की उनकी क्षमता में सुधार होता है।

⚙️📈 बोस्टन डायनेमिक्स रोबोट के लिए लाभ

एटलस

एमपीसी एटलस को गतिशील पूर्ण-शरीर गतिविधियां करने, संतुलन बनाए रखने और असंरचित वातावरण में चलने में सक्षम बनाता है। यह क्षमता आपदा प्रतिक्रिया जैसे अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां रोबोट को मलबे के माध्यम से नेविगेट करना होगा और बचाव कार्य करना होगा।

स्थान

औद्योगिक वातावरण में बेहतर गतिशीलता और स्वायत्तता के माध्यम से एमपीसी से स्पॉट को लाभ होता है। यह साइट निरीक्षण, डेटा संग्रह और रिमोट सेंसिंग जैसे कार्यों को उच्च विश्वसनीयता और न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ पूरा कर सकता है।

🏭🤖स्पॉट और एटलस के औद्योगिक अनुप्रयोग

🔎🏗️ स्पॉट

मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (एमपीसी) के लिए धन्यवाद, स्पॉट ने गतिशीलता और स्वायत्तता में सुधार किया है - छवि: बोस्टन डायनेमिक्स

1. निर्माण

स्पॉट का उपयोग साइट निरीक्षण, निर्माण प्रगति की निगरानी और निर्माण स्थलों को स्वायत्त रूप से पार करके सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है।

2. तेल और गैस उद्योग

स्पॉट खतरनाक वातावरण में दूरस्थ निदान करता है, जिससे संभावित खतरनाक क्षेत्रों में मानव उपस्थिति की आवश्यकता कम हो जाती है।

3. ऊर्जा क्षेत्र

वह बुनियादी ढांचे की निगरानी और नियमित रखरखाव जांच करने में मदद करता है।

🚑⚒️एटलस

हुंडई ने एटलस के विकास में कौन सी नवीन प्रौद्योगिकियां पेश कीं - छवि: बोस्टन डायनेमिक्स

1. आपदा राहत

एटलस खोज और बचाव अभियानों में सहायता करने के लिए कठिन इलाकों को पार कर सकता है और जहां लोग सुरक्षित रूप से नहीं पहुंच सकते, वहां सहायता प्रदान कर सकता है।

2. औद्योगिक स्वचालन

एटलस उत्पादन परिवेश में दोहराए जाने वाले या खतरनाक कार्यों को स्वचालित करने में सक्षम है, जिससे दक्षता और सुरक्षा बढ़ती है।

3. अकादमिक अनुसंधान

एटलस रोबोटिक्स अनुसंधान के लिए एक मंच के रूप में कार्य करता है, जो गति और हेरफेर में उन्नत तकनीकों के अध्ययन को सक्षम बनाता है।

⚡📊औद्योगिक अनुप्रयोगों में विशेष रूप से प्रभावी

मॉडल पूर्वानुमानित नियंत्रण बोस्टन डायनेमिक्स रोबोटों को जटिल वातावरण में काफी बेहतर ढंग से काम करने में सक्षम बनाता है। उनका सटीक नियंत्रण और वास्तविक समय में अनुकूलन करने की क्षमता उन्हें औद्योगिक अनुप्रयोगों में विशेष रूप से प्रभावी बनाती है जहां पारंपरिक नियंत्रण विधियां अक्सर अपर्याप्त होती हैं।

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