बोस्टन डायनेमिक्स रोबोट में प्रेडिक्टिव कंट्रोल मॉडल और स्पॉट और एटलस के साथ कौन से औद्योगिक अनुप्रयोग विशेष रूप से प्रभावी हैं?
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प्रकाशित तिथि: 4 दिसंबर 2024 / अद्यतन तिथि: 4 दिसंबर 2024 – लेखक: Konrad Wolfenstein
बोस्टन डायनेमिक्स रोबोट में प्रेडिक्टिव कंट्रोल और स्पॉट और एटलस के साथ कौन से औद्योगिक अनुप्रयोग विशेष रूप से प्रभावी हैं? – रचनात्मक छवि: Xpert.Digital
🔧⚡ एमपीसी के साथ अधिक कुशलता से काम करें: उद्योग में स्पॉट और एटलस की सफलता के रहस्य
🔍🧠 बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोटों में मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (एमपीसी) वास्तव में कैसे काम करता है?
हुंडई और बोस्टन डायनेमिक्स ने मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (एमपीसी) के लिए उन्नत एल्गोरिदम विकसित करने हेतु सहयोग किया है। इस सहयोग का उद्देश्य एटलस जैसे बोस्टन डायनेमिक्स रोबोटों की क्षमताओं को बढ़ाना है, ताकि उनकी गतिविधियों का अधिक प्रभावी ढंग से पूर्वानुमान और अनुकूलन किया जा सके। एमपीसी एक नियंत्रण रणनीति है जो सिस्टम के मॉडल का उपयोग करके भविष्य के परिणामों का पूर्वानुमान लगाती है और तदनुसार नियंत्रण क्रियाओं को अनुकूलित करती है। यह दृष्टिकोण रोबोटों को जटिल कार्यों को अधिक सटीकता और अनुकूलनशीलता के साथ करने में सक्षम बनाता है, क्योंकि यह अनुमान लगाता है कि उनकी क्रियाएं पर्यावरण को कैसे प्रभावित करेंगी और वास्तविक समय में समायोजन करता है।.
बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोटों में एमपीसी का एकीकरण उन्नत एआई और मशीन लर्निंग तकनीकों का लाभ उठाने के व्यापक प्रयास का हिस्सा है। इन सुधारों का उद्देश्य रोबोटों की जटिल वातावरण में नेविगेट करने, गतिशील कार्यों को करने और मनुष्यों के साथ अधिक स्वाभाविक रूप से बातचीत करने 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 प्रेडिक्टिव कंट्रोल (एमपीसी) स्वयं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक रूप नहीं है, बल्कि यह एक उन्नत नियंत्रण विधि है जो भविष्य की प्रणाली स्थितियों का अनुमान लगाने और इष्टतम नियंत्रण उपायों की गणना करने के लिए गणितीय मॉडलों का उपयोग करती है। हालांकि, एमपीसी को एआई तकनीकों के साथ मिलाकर इसके प्रदर्शन को बढ़ाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग का उपयोग एमपीसी में उपयोग किए जाने वाले मॉडलों को बेहतर बनाने या अनुकूली नियंत्रण रणनीतियों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है।.
व्यवहार में, इसका अर्थ यह है कि एमपीसी, मशीन लर्निंग जैसी एआई तकनीकों के उपयोग से, बदलती परिस्थितियों के अनुकूल ढलने और अपने नियंत्रण की दक्षता और सटीकता में सुधार करने में सक्षम है। इस संयोजन को अक्सर एमपीसी का विस्तार या आगे का विकास माना जाता है, जैसा कि एमपीसी 2.0 के मामले में है, जो डेटा से निरंतर सीखने और अपने नियंत्रण को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग को स्पष्ट रूप से एकीकृत करता है।.
🤖🔧 बोस्टन डायनेमिक्स रोबोट में मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल
मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल एक उन्नत नियंत्रण रणनीति है जो बोस्टन डायनेमिक्स के एटलस और स्पॉट जैसे रोबोटों की क्षमताओं को काफी हद तक बढ़ाती है। यह रोबोट के गतिशील मॉडल का उपयोग करके भविष्य की स्थितियों का अनुमान लगाती है और एक निश्चित समय सीमा में नियंत्रण क्रियाओं को अनुकूलित करती है। यह विधि रोबोटों को जटिल कार्यों को अधिक सटीकता और अनुकूलता के साथ करने में सक्षम बनाती है।.
🔍🛠️ एमपीसी कैसे काम करता है
1. पूर्वानुमान और अनुकूलन
एमपीसी रोबोट के एक गतिशील मॉडल का उपयोग करके एक पूर्वानुमान अवधि के भीतर संभावित भविष्य की स्थितियों का अनुकरण करता है। फिर नियंत्रण क्रियाओं को एक लागत फ़ंक्शन को न्यूनतम करने के लिए अनुकूलित किया जाता है, जिसमें आमतौर पर वांछित प्रक्षेपवक्र से विचलन को कम करना या बाधाओं से बचना जैसे लक्ष्य शामिल होते हैं।.
2. पुनरावृत्ति प्रक्रिया
हालांकि एमपीसी नियंत्रण क्रियाओं का एक क्रम निर्धारित करता है, लेकिन केवल पहली क्रिया ही निष्पादित होती है। यह प्रक्रिया प्रत्येक समय चरण पर दोहराई जाती है, जिसमें नए मापन डेटा को शामिल किया जाता है और इष्टतम क्रियाओं की पुनर्गणना की जाती है। इस पुनरावृत्ति पद्धति को "रीसीडिंग होराइजन कंट्रोल" के नाम से भी जाना जाता है।.
3. वास्तविक समय समायोजन
वास्तविक समय की प्रतिक्रिया के आधार पर पूर्वानुमानों और नियंत्रण उपायों को लगातार अपडेट करके, एमपीसी रोबोटों को बदलते परिवेश और कार्यों के अनुसार गतिशील रूप से अनुकूलित होने में सक्षम बनाता है। इससे जटिल भूभाग में नेविगेट करने और अपने परिवेश के साथ प्रभावी ढंग से बातचीत करने की उनकी क्षमता में सुधार होता है।.
⚙️📈 बोस्टन डायनेमिक्स रोबोट के फायदे
एटलस
एमपीसी एटलस को गतिशील संपूर्ण शारीरिक गतिविधियाँ करने, संतुलन बनाए रखने और अव्यवस्थित वातावरण में नेविगेट करने में सक्षम बनाता है। यह क्षमता आपदा राहत जैसे अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहाँ रोबोट को मलबे के बीच से गुजरना होता है और बचाव अभियान चलाना होता है।.
स्थान
स्पॉट को औद्योगिक वातावरण में बेहतर गतिशीलता और स्वायत्तता के माध्यम से एमपीसी से लाभ मिलता है। यह उच्च विश्वसनीयता और न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ साइट निरीक्षण, डेटा अधिग्रहण और रिमोट सेंसिंग जैसे कार्य कर सकता है।.
🏭🤖 स्पॉट और एटलस के औद्योगिक अनुप्रयोग
🔎🏗️ स्पॉट
मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (एमपीसी) की बदौलत, स्पॉट बेहतर गतिशीलता और स्वायत्तता का दावा करता है – चित्र: बोस्टन डायनेमिक्स
1. निर्माण
स्पॉट का उपयोग निर्माण स्थलों का निरीक्षण करने, निर्माण प्रगति की निगरानी करने और निर्माण स्थलों पर स्वायत्त रूप से घूमकर सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है।.
2. तेल और गैस उद्योग
स्पॉट खतरनाक वातावरण में दूरस्थ निदान करता है, जिससे संभावित रूप से खतरनाक क्षेत्रों में मानव उपस्थिति की आवश्यकता कम हो जाती है।.
3. ऊर्जा क्षेत्र
वह बुनियादी ढांचे की निगरानी करने और नियमित रखरखाव जांच करने में सहायता करता है।.
🚑⚒️ एटलस
एटलस के विकास में हुंडई ने कौन सी नवीन तकनीकों का प्रयोग किया है – चित्र: बोस्टन डायनेमिक्स
1. आपदा राहत
एटलस कठिन इलाकों को पार कर सकता है ताकि खोज और बचाव अभियानों में सहायता कर सके और उन स्थानों पर सहायता प्रदान कर सके जहां लोग सुरक्षित रूप से नहीं जा सकते।.
2. औद्योगिक स्वचालन
एटलस उत्पादन परिवेश में दोहराव वाले या खतरनाक कार्यों को स्वचालित करने में सक्षम है, जिससे दक्षता और सुरक्षा में वृद्धि होती है।.
3. अकादमिक अनुसंधान
एटलस रोबोटिक्स अनुसंधान के लिए एक मंच के रूप में कार्य करता है और गति और हेरफेर में उन्नत तकनीकों के अध्ययन को सक्षम बनाता है।.
⚡📊 औद्योगिक अनुप्रयोगों में विशेष रूप से प्रभावी
मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल की मदद से बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोट जटिल वातावरण में काफी बेहतर प्रदर्शन कर पाते हैं। 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 साबित होती हैं।.
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