সেলফ ওয়াকিং রোবট: 7 টি ধাপ

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 08:01

আমি কি বানালাম?

● একটি বট যা বিভিন্ন পৃষ্ঠতলে হাঁটার (এগিয়ে যাওয়ার) জন্য প্রশিক্ষিত হতে পারে। বটটি 4 টি 'হাঁটু-কম' পা সহ একটি সাধারণ প্রাণীকে চিত্রিত করে যারা এগিয়ে যাওয়ার জন্য সংগ্রাম করছে। এটি জানে যে এটি কেবলমাত্র 3 টি সম্ভাব্য উপায়ে প্রতিটি পাকে নির্দেশ করতে পারে। এখন এটিকে চলমান রাখতে সর্বোত্তম সম্ভাব্য পদক্ষেপগুলি বের করতে হবে। যেহেতু এর চলাচলও পৃষ্ঠের সাথে ঘর্ষণের উপর নির্ভর করে, তাই আমরা বিশ্বাস করি যে এটি প্রতিটি ভিন্ন পৃষ্ঠের জন্য হেঁটে চলেছে, তার এগিয়ে যাওয়ার প্রচেষ্টাকে সর্বাধিক করার জন্য একটি ভিন্ন (অগত্যা অনন্য নয় তবে সম্ভবত অনুরূপ) পদক্ষেপগুলির একটি সেট থাকবে।

এটা কি কাজে লাগে?

AI এটি একটি AI ROBOT এর জন্য হাঁটার ধরনগুলি দেখার জন্য সবচেয়ে ভালভাবে ব্যবহৃত হয়।

ধাপ 1: ফ্লো ডায়াগ্রাম

এখানে পুরো প্রকল্পের একটি ব্রেকডাউন। মোটামুটি প্রকল্পটি 2 অংশে ইলেকট্রনিক্সে রোবটের যান্ত্রিক কাঠামো এবং অন্যটি হল অ্যালগরিদম যা কম্পিউটারে চলছে এবং কোডটি আরডুইনোতে চলছে।

ধাপ 2: প্রধান উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত:

ইলেকট্রনিক্স

আরডুইনো ইউএনও (!)

অতিস্বনক সেন্সর

সার্ভো মোটর

ব্লুটুথ মডিউল

কোডিং

Arduino IDE

Teraterm

জুপিটার নোটবুক

Q- শেখার অ্যালগরিদম

ধাপ 3: মডিউল V1:

শক্তিবৃদ্ধি শেখা: ANN (কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক) ব্যবহার করে আমরা আমাদের রোবটকে প্রশিক্ষণের পরিকল্পনা করেছি এবং আমরা দুটি সম্ভাব্য পদ্ধতি নিয়ে এসেছি।

সীমাবদ্ধতা: প্রতিটি পা (সার্ভো মোটর) শুধুমাত্র 3 টি সম্ভাব্য অবস্থান 60, 90 এবং 120 ডিগ্রী নিতে সীমাবদ্ধ। অনুমান: আমরা বিবেচনা করি যে বট গতি 4 টি রাজ্য গঠন করবে (একটি রাজ্য হল চারটি সার্ভারগুলির একটি নির্দিষ্ট অভিযোজন), অর্থাৎ রোবটের 4 টি ভিন্ন রাজ্য থাকবে যা আমরা যথাক্রমে 4 টি ধাপ হিসাবে বিবেচনা করব যা আমাদের এক চক্রের মধ্যে দেবে যা বট কিছু দূর এগিয়ে যাবে। বটটি সচল রাখার জন্য এই চক্রটি বার বার বিজ্ঞাপনের অন্তহীন হবে।

কিন্তু শুধুমাত্র সমস্যা ছিল পুনরাবৃত্তির সংখ্যা মূল্যায়ন করা - আমাদের প্রতিটি মোটরের জন্য 3 টি সম্ভাব্য অভিযোজন আছে এবং 4 টি ভিন্ন মোটর আছে যা 3^4 = 81 রাজ্যে তৈরি করে যেখানে রোবট একক ধাপে বা অবস্থায় থাকতে পারে। একটি জটিল গতি সম্পন্ন করার জন্য আমাদের 4 টি ভিন্ন পদক্ষেপ নিতে হবে, যার অর্থ হল 81^4 = 43, 046, 721 সম্ভাব্য সংমিশ্রণগুলি এক চক্রের সর্বাধিক দক্ষতার জন্য পরীক্ষা করা। ধরুন একটি একক রাজ্যের প্রশিক্ষণের জন্য 5 সেকেন্ড সময় লাগে প্রশিক্ষণটি সম্পন্ন করতে 6.8250 বছর লাগবে!

ধাপ 4: মডিউল V2:

কিউ-লার্নিং অ্যালগরিদম

সুনির্দিষ্ট অবস্থা থাকা এবং সংক্ষিপ্ততম পথ খুঁজে বের করার জন্য প্রশিক্ষণের জন্য একটি প্রাথমিক শক্তিবৃদ্ধি শেখার অ্যালগরিদম তৈরি করা হয়েছে। সূত্র:

অ্যালগরিদমের গণিত: বট হতে পারে এমন প্রতিটি ধাপের জন্য 81 টি সম্ভাব্য অবস্থা রয়েছে, আমরা এই রাজ্যগুলিকে 1 থেকে 81 পর্যন্ত সংখ্যা হিসাবে নামকরণ করি এবং এখন আমরা যা জানতে চাই তা হল ট্রানজিশন ভ্যালু, মানে রোবটের অবস্থানের পরিবর্তন (দূরত্ব সরানো) যখন এটি একটি এলোমেলো অবস্থা s1 থেকে অন্য কিছু রাজ্য s2 (s1, s2 সেই 81 রাজ্য থেকে) এ চলে যায়। আমরা এটিকে 81 টি সারি এবং 81 টি কলামযুক্ত একটি ম্যাট্রিক্স হিসাবে দেখতে পারি যেখানে ম্যাট্রিক্সের একটি উপাদান তার সারি এবং কলাম সংখ্যার সাথে সম্পর্কিত থেকে দূরত্বের মানের সমান হবে। বাস্তব শব্দে রোবটের ক্রিয়ার উপর নির্ভর করে এই মানগুলি ইতিবাচক বা নেতিবাচক হতে পারে। এখন আমরা এমন রাজ্যের একটি বন্ধ লুপ খুঁজে পাব যেখানে এটি যে দূরত্ব ভ্রমণ করে তা সবসময় ইতিবাচক, আমরা 81x81 ম্যাট্রিক্স মান যা 81^2 = 6561 মূল্যায়ন করব, এখন যদি আমরা এই মানটি ম্যাট্রিক্সে সংরক্ষণ করতে 5 সেকেন্ড সময় নিই তাহলে এটি হবে পুরো ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে 9.1125 ঘন্টা সময় নিন এবং তারপরে চলমান দক্ষতা সর্বাধিক করার পদক্ষেপগুলির একটি লুপ সহজেই বের করা যায়।

ধাপ 5: সমস্যাগুলি অন্তর্ভুক্ত -

1. কিছু রাজ্যের জন্য বট গতি খুব অসম ছিল এবং অতিস্বনক এর সেন্সর মানকে প্রভাবিত করছিল, বট কাত হয়ে দূরবর্তী প্রাচীর থেকে দূরত্ব তুলবে।
2. ল্যাপটপ থেকে সংযোগ বিচ্ছিন্ন করা এবং আরডুইনো পুনরায় চালু করার সমস্যাটি 0 মান থেকে প্রশিক্ষণের জন্য তৈরি করা খুব বিরক্তিকর ছিল।
3. ক্রমাগত 5 ঘন্টা রোবট ট্রেন দেখা খুব ক্লান্তিকর ছিল।

ধাপ 6: মডিউল A1 এবং A2:

• যান্ত্রিক অংশ চেসিস বোর্ড অন্তর্ভুক্ত চার servos সঙ্গে এটি স্থির আমরা পা তৈরির জন্য আইসক্রিম লাঠি ব্যবহার করেছি
• আমাদের মূল কাজ - বট এর প্রাথমিক অবস্থান থেকে দূরত্বের ট্র্যাক রাখা।
• আমাদের প্রথম পন্থা ছিল গাইরো সেন্সর ব্যবহার করা এবং বটের ত্বরণ ব্যবহার করা কারণ এটি তার বেগ এবং পরবর্তীতে এর অবস্থান বের করে।
• সমস্যা - এটি বাস্তবায়নের জন্য খুব জটিল হয়ে উঠল! বিকল্প - আমরা বটের চলাচলকে মাত্র 1 মাত্রায় সীমাবদ্ধ করেছিলাম এবং সামনের দিকের একটি দেয়াল থেকে দূরত্ব পরিমাপ করতে অতিস্বনক সেন্সর ব্যবহার করেছি।
• HC05- ব্লুটুথ মডিউলটি প্রশিক্ষণকালীন সময়ে দুই ধাপের পিসিতে দূরত্বের ট্রানজিট রেট প্রেরণের জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল এবং সেখানে ডেটা একটি ম্যাট্রিক্সে সংরক্ষিত ছিল।

ধাপ 7: ভিডিও লিঙ্ক করুন:

শিশুর পদক্ষেপ:

প্রশিক্ষণ শট:

প্রায় সোজা:

নাচের রোবট ভিডিও:

চূড়ান্ত ভিডিও 0: