10 najtežjih stvari za poučevanje Robot
Biti človek je veliko lažje, kot izgradnjo človeka.
Vzemite nekaj tako preprostega kot igranje ulov s prijateljem v dvorišču. Ko ste razčleniti to dejavnost v diskretnih bioloških funkcijah, potrebni za njegovo izpolnitev, to ni tako enostavno sploh. Morate senzorje, oddajniki in efektorje. Boste morali izračunati, kako težko vrgel temelji na razdaljo med vami in vašo spremljevalko. Morate račun za sončenje bleščanja, hitrost vetra in bližnjih motečih dejavnikov. Boste morali ugotoviti, kako trdno oprijema žogo in kdaj stisnite Pesnica med ulova. In morate biti sposobni obdelati številne kaj-če scenarijev: Kaj pa, če žogo izbil nad mojo glavo? Kaj pa, če se kotali na ulico? Kaj pa, če se sesuje skozi okno mojega soseda?
Ta vprašanja pokazati nekatere najbolj pereče izzive, robotike, in so postavili na oder za naše odštevanje. Sestavili smo seznam 10 najtežjih stvari za poučevanje roboti naročiti približno od " najlažje " da " najtežjo " - 10 stvari, ki jih boste potrebovali, da bi osvojil, če bomo kdaj uresničiti obljube Bradbury, Dick, Asimov, Clarke in vseh drugih pripovedovalci zgodb, ki so predstavljali svet, v katerem stroji obnašajo kot ljudje
. 10: Blaze Trail
Premik od točke A do točke B, zveni tako enostavno. Mi ljudje počnemo ves dan, vsak dan. Za robota, čeprav navigacija - predvsem prek enotnega okolju, ki se spreminja ves čas, ali med okolji nikoli se pojavile pred - lahko težavno poslovanje. Prvič, robot mora biti sposoben zaznavati svoje okolje, in potem mora biti sposoben osmisliti vhodnih podatkov.
Roboticists obravnavala prvo vprašanje, ki ga oborožujejo svoje stroje z vrsto senzorjev, skenerji, fotoaparati in drugih visokotehnoloških orodij za ocenjevanje njihove okolice. Laserski skenerji so postala bolj priljubljena, čeprav jih ni mogoče uporabiti v vodnih okoljih, saj voda nagiba k temu motijo svetlobo in dramatično zmanjšuje obseg tipala. Sonar tehnologija ponuja izvedljiva možnost pri podvodnih robotov, ampak v kopenskih aplikacij, je veliko manj natančna. In, seveda, Vision sistem sestavljen iz niza integriranih stereoskopskih kamer lahko pomaga robot " glej " njegova krajino.
Zbiranje podatkov o okolju, je le pol bitke. Večji izziv vključuje obdelavo teh podatkov in ga uporablja za sprejemanje odločitev. Številni raziskovalci imajo njihovi roboti krmar
[1] 