റോബോട്ടിക്സിലും ചലന നിയന്ത്രണത്തിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ്

നേട്ടങ്ങൾ:

• AI-യുടെ സഹായത്തോടെ ഫോർവേഡ്/ഇൻവേഴ്‌സ് കിനിമാറ്റിക്‌സ്, ട്രാക്ടറി പ്ലാനിംഗ് പ്രശ്‌നങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കാനും പരിഹരിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• പ്രോംപ്റ്റിന് സന്ദർഭമായി റോബോട്ട് സംയുക്ത പരിധികളും വേഗതയും ത്വരിതപ്പെടുത്തൽ നിയന്ത്രണങ്ങളും നൽകി സുരക്ഷിതമായ ഭ്രമണപഥം നിർമ്മിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• AI ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന ചലനാത്മകവും ട്രാജക്റ്ററി ഔട്ട്പുട്ടും സംഖ്യാപരമായും ശാരീരികമായും പരിശോധിക്കാനുള്ള കഴിവ്

ഒരു റോബോട്ട് ഭുജത്തിൻ്റെ അറ്റത്തുള്ള ഗ്രിപ്പർ ബഹിരാകാശത്ത് ഒരു നിശ്ചിത ഓറിയൻ്റേഷനിൽ കൊണ്ടുവരുന്നു; ഇത് ലളിതമായി തോന്നുന്നു, പക്ഷേ ചലനാത്മക സമവാക്യങ്ങൾ, സംയുക്ത പരിധികൾ, ഏകത്വങ്ങൾ, പാത ആസൂത്രണം എന്നിവ ഇതിന് പിന്നിലുണ്ട്. ഇവിടെ, മെക്കാട്രോണിക്സ് എഞ്ചിനീയർ ത്രികോണമിതി, ലീനിയർ ബീജഗണിതം, നിയന്ത്രണ സിദ്ധാന്തം എന്നിവ ഒരുമിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ശക്തമായ ഒരു സഹായമാണ്: ഇതിന് ഫോർവേഡ് കിനിമാറ്റിക്സ് സമവാക്യങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കാനും വിപരീത ചലനാത്മകതയ്ക്കുള്ള പരിഹാര സമീപനങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാനും വേഗത / ത്വരിതപ്പെടുത്തൽ പരിമിതികൾക്കനുസരിച്ച് ഒരു പാത പാരാമീറ്റർ ചെയ്യാനും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, മെക്കാട്രോണിക്സിലെ ഏറ്റവും ഉയർന്ന ശാരീരിക അപകടസാധ്യതയുള്ള മേഖലകളിലൊന്നാണ് റോബോട്ടിക്സ്; AI സൃഷ്‌ടിക്കുന്ന ഒരു ആംഗിൾ സീക്വൻസ് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ റോബോട്ടിലേക്ക് അയയ്‌ക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഭുജം സ്വയം, പരിസ്ഥിതി അല്ലെങ്കിൽ ഓപ്പറേറ്ററെ ബാധിച്ചേക്കാം. ഈ യൂണിറ്റിൽ AI ഉപയോഗിച്ച് കിനിമാറ്റിക്സും ട്രാജക്ടറി പ്ലാനിംഗും എങ്ങനെ സജ്ജീകരിക്കാമെന്നും പരിശോധിക്കാമെന്നും നമ്മൾ കാണും.

ഫോർവേഡ്, ഇൻവേഴ്സ് കിനിമാറ്റിക്സ്

ഫോർവേഡ് കിനിമാറ്റിക്സ് (എഫ്കെ): ജോയിൻ്റ് കോണുകൾ അറിയാമെങ്കിൽ എൻഡ്-എഫക്റ്ററിൻ്റെ സ്ഥാനവും ഓറിയൻ്റേഷനും കണ്ടെത്തൽ. ഒരു പരിഹാരമേയുള്ളൂ, അത് നേരിട്ടുള്ളതാണ്.

വിപരീത ചലനാത്മകത (ഐകെ): എൻഡ് ഫംഗ്‌ഷൻ്റെ ആവശ്യമുള്ള സ്ഥാനം അറിയാമെങ്കിൽ, ഇത് നൽകുന്ന ജോയിൻ്റ് കോണുകൾ കണ്ടെത്തുക. ഇതിന് സാധാരണയായി ഒന്നിലധികം പരിഹാരങ്ങളുണ്ട് (കൈമുട്ട് മുകളിലേക്ക്/താഴ്‌ന്നതുപോലെ), ചിലപ്പോൾ ഇതിന് പരിഹാരങ്ങളൊന്നുമില്ല (എത്താൻ കഴിയാത്ത പോയിൻ്റ്), ചിലപ്പോൾ ഇതിന് അനന്തമായ പരിഹാരങ്ങളുണ്ട് (സിംഗുലാരിറ്റി).

ആശയം

ഇൻപുട്ട്

ഔട്ട്പുട്ട്

പരിഹാരങ്ങളുടെ എണ്ണം

ഫോർവേഡ് കിനിമാറ്റിക്സ്

സംയുക്ത കോണുകൾ

അങ്ങേയറ്റത്തെ സ്ഥാനം/ഓറിയൻ്റേഷൻ

അവിവാഹിതൻ

വിപരീത ചലനാത്മകത

അങ്ങേയറ്റത്തെ സ്ഥാനം/ഓറിയൻ്റേഷൻ

സംയുക്ത കോണുകൾ

ഒന്നിലധികം/ഒന്നുമില്ല/അനന്തം

രണ്ട്-ജോയിൻ്റ് പ്ലാനർ കൈയ്‌ക്ക്, AI-യിൽ വിപരീത ചലനാത്മകത സജ്ജീകരിക്കാനും ഇനിപ്പറയുന്ന രീതിയിൽ സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കാനും കഴിയും:

npdef inverse_kinematik_2r(x, y, L1, L2) ആയി numpy ഇംപോർട്ട് ചെയ്യുക: """2-ജോയിൻ്റ് പ്ലാനർ ആമിനുള്ള IK. റേഡിയനുകളിൽ കോണുകൾ നൽകുന്നു (എൽബോ-ഡൌൺ സൊല്യൂഷൻ).""" r2 = x**2 + y**2 # പ്രവേശനക്ഷമത പരിശോധന: വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സിലെ പോയിൻ്റാണോ? എങ്കിൽ np.sqrt(r2) > (L1 + L2) അല്ലെങ്കിൽ np.sqrt(r2) < abs(L1 - L2): മൂല്യം ഉയർത്തുക ("ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന പ്രവർത്തന സ്ഥലത്തിന് പുറത്താണ് പോയിൻ്റ്") cos_t2 = (r2 - L1**2 - L2**2) / (2 * L1 * L2) cospt_ (2 * L1 * L2) cospt. -1.0, 1.0) # സംഖ്യാസുരക്ഷ t2 = np.arccos(cos_t2) # എൽബോ ഡൗൺ t1 = np.arctan2(y, x) - np.arctan2(L2*np.sin(t2), L1 + L2*np.cos(np.cos(t.2))grees(nt.2)) np.degrees(t2)# മൂല്യനിർണ്ണയം: L1=L2=1, ലക്ഷ്യം (1,1) -> പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത് t2=90 ഡിഗ്രി പ്രിൻ്റ് (inverse_kinematik_2r(1.0, 1.0, 1.0, 1.0)) # ~ (0.0, 90.0)

ഇവിടെ നിർണ്ണായകമായ വരികൾ AI പലപ്പോഴും ഒഴിവാക്കുന്നു: എത്തിച്ചേരാനാകൽ പരിശോധന (വർക്ക്‌സ്‌പെയ്‌സിലെ പോയിൻ്റ്) ഒപ്പം `np.clip` (റൗണ്ടിംഗ് പിശക് കാരണം ±1-ന് അപ്പുറം പോകുന്നതിൽ നിന്ന് ആർക്കോസ് ഇൻപുട്ടിനെ തടയുന്നു). ഈ രണ്ട് പരിരക്ഷകളില്ലാതെ, കോഡ് NaN ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കും അല്ലെങ്കിൽ ഒരു അസാധുവായ പോയിൻ്റിൽ ക്രാഷ് ചെയ്യും.

നുറുങ്ങ്: IK റെസലൂഷൻ ആവശ്യപ്പെടുമ്പോൾ, "ആക്സസിബിലിറ്റി കൺട്രോൾ ചേർക്കുക, ക്ലിപ്പിലേക്ക് ആർക്കോസ് ഇൻപുട്ട് പരിമിതപ്പെടുത്തുക" എന്ന് AI-യോട് വ്യക്തമായി പറയുക. ഈ രണ്ട് വരികൾ വയലിൽ ഏറ്റവും തലവേദന സൃഷ്ടിക്കുന്ന നിശബ്ദ പിശകുകൾ തടയുന്നു.

ജോയിൻ്റ് ലിമിറ്റുകൾ, സിംഗുലാരിറ്റി, മൾട്ടിപ്പിൾ സൊല്യൂഷനുകൾ

ഒരു യഥാർത്ഥ റോബോട്ടിൻ്റെ ഓരോ ജോയിൻ്റിനും ഒരു ആംഗിൾ റേഞ്ച് (ഉദാ. -170° മുതൽ +170° വരെ), ഒരു വേഗത പരിധി, ഒരു ആക്സിലറേഷൻ പരിധി എന്നിവയുണ്ട്. IK ഗണിതശാസ്ത്രപരമായി സാധുതയുള്ള ഒരു ആംഗിൾ നൽകിയാലും, ആ ആംഗിൾ സംയുക്തത്തിൻ്റെ ഭൗതിക പരിധിക്ക് പുറത്താണെങ്കിൽ അത് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല. കൂടാതെ, ചില കോൺഫിഗറേഷനുകളിൽ റോബോട്ട് സിംഗുലാരിറ്റിയിൽ വീഴുന്നു: രണ്ട് അക്ഷങ്ങൾ വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്നു, ഒരു ഡിഗ്രി സ്വാതന്ത്ര്യം നഷ്ടപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ സംയുക്ത പ്രവേഗങ്ങൾ ഒരു ചെറിയ ടിപ്പ് ചലനത്തിനായി അനന്തതയിലേക്ക് പോകാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.

അതുകൊണ്ടാണ് എച്ച്ആർ സൊല്യൂഷൻ മാത്രം പോരാ; എല്ലാ പരിഹാരങ്ങളും ഒരു സ്വീകാര്യത ഫിൽട്ടർ കടന്നുപോകണം:

def solution_gecerli_mi(acilar_deg, limits_deg): """വേദനകൾ: [t1,t2,...], പരിധികൾ: [(min,max),...]""" വേദനയ്‌ക്ക്, (amin, amax) zip(acilar_deg, limits_deg): ഇല്ലെങ്കിൽ (amine <= pain <= amax) പരിധി കവിഞ്ഞു: {pain:.1f} deg ({amine},{amax})" റിട്ടേൺ True, "OK"പരിധികൾ = [(-170, 170), (-120, 120)]print(cozum_valid_mi([0.0, 90.0], limits)) # (True_'Okum')print.0 150.0], പരിധികൾ)) # (തെറ്റ്, 'ജോയിൻ്റ് പരിധി കവിഞ്ഞു...')

AI യ്ക്ക് IK യുടെ "ഗണിതശാസ്ത്ര" പരിഹാരം നൽകാൻ കഴിയും; എന്നാൽ ജോയിൻ്റ് ലിമിറ്റുകളും സിംഗുലാരിറ്റി ഒഴിവാക്കലും നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിന് പ്രത്യേകമാണ്, അത് പ്രോംപ്റ്റിന് സന്ദർഭമായി നൽകണം.

ഓർബിറ്റ് പ്ലാനിംഗ്

എയിൽ നിന്ന് ബി പോയിൻ്റിലേക്ക് റോബോട്ടിനെ എത്തിക്കുന്നത് രണ്ട് കോണുകൾക്കിടയിൽ ഒരു നേർരേഖ വരയ്ക്കുകയല്ല. പെട്ടെന്നുള്ള വേഗത മാറ്റം മെക്കാനിക്കൽ ഷോക്കും വൈബ്രേഷനും സൃഷ്ടിക്കുന്നു. പകരം, സോഫ്റ്റ് പ്രൊഫൈലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു: ട്രപസോയ്ഡൽ വെലോസിറ്റി പ്രൊഫൈൽ (സ്ഥിരമായ ആക്സിലറേഷൻ-സ്ഥിരമായ വേഗത-സ്ഥിരമായ ഡിസെലറേഷൻ) അല്ലെങ്കിൽ എസ്-കർവ് (മിനുസമാർന്ന, ത്വരിതപ്പെടുത്തലും പരിമിതമാണ്). AI-യെ ഒരു പാത സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ ലക്ഷ്യവും ദൈർഘ്യവും നിയന്ത്രണങ്ങളും നൽകണം.

npdef trapez_yorunge(q0, q1, v_max, a_max, dt=0.01) ആയി numpy ഇംപോർട്ട് ചെയ്യുക: """ഒരു ജോയിൻ്റിനുള്ള ട്രപസോയിഡൽ വെലോസിറ്റി പ്രൊഫൈൽ. പൊസിഷൻ അറേ തിരികെ നൽകി."" ദൂരം = abs(q1 - q0) ദിശ = np.qpe_sign (q1t_sign_) a_max distance_speed = 0.5 * a_max * t_speed**2 if 2 * distance_speed > ദൂരം: # ത്രികോണ പ്രൊഫൈൽ (v_max എത്തിച്ചേരാനാകുന്നില്ല) t_speed = np.sqrt(ദൂരം / a_max) t_constant = 0.0 v_peaked = t_max_peaked = 2 * ദൂരം_വേഗം) / v_max v_peak = v_max T = 2 * t_accelerate + t_constant t = np.arange(0, T, dt) # ... ഓരോ t യുടെയും സ്ഥാനം കണക്കുകൂട്ടൽ (ത്വരണം/സ്ഥിരമായ/ഡെസെലറേഷൻ ഘട്ടങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി) റിട്ടേൺ t, T, v_peak, ദൈർഘ്യം, v_peak trapezoidal_trajectory(0.0, 90.0, v_max=60.0, a_max=120.0)print(f"മൊത്തം ദൈർഘ്യം: {duration:.3f} s, പീക്ക് സ്പീഡ്: {vz:.1f} deg/s")

ഇവിടെയുള്ള ലോജിക് പരിശോധന ഇതാണ്: ദൂരം ചെറുതാണെങ്കിൽ, മോട്ടോർ ഒരിക്കലും v_max-ൽ എത്തില്ല, പ്രൊഫൈൽ ട്രപസോയ്ഡലിൽ നിന്ന് ത്രികോണാകൃതിയിലേക്ക് തിരിയും. AI ഈ അവസ്ഥ നഷ്‌ടപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ, ചെറിയ ചലനങ്ങൾക്ക് തെറ്റായ ദൈർഘ്യം കണക്കാക്കും. അറിയപ്പെടുന്ന മൂല്യമുള്ള കോഡ് പരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയും (ഉദാഹരണത്തിന്, വളരെ ചെറിയ ദൂരം).

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്:"റോബോട്ട് ഭുജത്തെ എയിൽ നിന്ന് ബിയിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകുന്ന ഒരു പാത എഴുതുക."(നിയന്ത്രണമില്ല: വേഗത പരിധി? ത്വരണം? ജോയിൻ്റ് സ്‌പെയ്‌സിംഗ്? ബ്ലൈൻഡ് ഔട്ട്‌പുട്ട്.)STRONG:"ഒരു 6-ആക്സിസ് റോബോട്ടിന് ജോയിൻ്റ് സ്‌പെയ്‌സിൽ പോയിൻ്റ്-ടു-പോയിൻ്റ് ട്രാക്ക് സൃഷ്‌ടിക്കുക. ഓരോ ജോയിൻ്റിൻ്റെയും സ്പീഡ് പരിധി 90 ഡിഗ്രി കോണാണ്, 18 ഡിഗ്രി ^ആംഗിൾ ^ പരിധി. ഒരു ട്രപസോയ്ഡൽ പ്രവേഗ പ്രൊഫൈൽ ഉപയോഗിക്കുക, ഓരോ ജോയിൻ്റിൻ്റെയും ഔട്ട്പുട്ട്, ജോയിൻ്റ് പരിധികൾ കവിയുന്നില്ലെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു.

സ്ഥിരീകരണം: സിമുലേഷനിൽ നിന്ന് റോബോട്ടിലേക്ക്

റോബോട്ടിലേക്ക് പോകുന്നതിന് മുമ്പ് AI സൃഷ്ടിച്ച പാത ഈ ക്രമത്തിൽ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്നു:

1. സംഖ്യാശാസ്ത്രം: ഓരോ ഘട്ടത്തിൻ്റെയും സംയുക്ത കോണും വേഗതയും ത്വരിതവും പരിധിക്കുള്ളിലാണോ?
2. കൂട്ടിയിടി: പാതയിൽ, ഭുജം സ്വയം അല്ലെങ്കിൽ പരിസ്ഥിതിയുമായി കൂട്ടിയിടിക്കുമോ (സാധ്യമെങ്കിൽ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുക/അനുകരിക്കുക)?
3. സിംഗുലാരിറ്റി: ഭ്രമണപഥം ഒരു സിംഗുലാരിറ്റി മേഖലയിലൂടെ കടന്നുപോകുമോ (ജേക്കബിയൻ ഡിറ്റർമിനൻ്റ് പൂജ്യത്തെ സമീപിക്കുമോ)?
4. സാവധാനത്തിലുള്ള ഹാർഡ്‌വെയർ പരിശോധന: കുറഞ്ഞ വേഗതയിൽ (ഉദാ. 10%) റോബോട്ടിനെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും ദൃശ്യപരമായി നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക.
5. ക്രമാനുഗതമായ വേഗത വർദ്ധനവ്: എല്ലാം പരിശോധിച്ചു കഴിഞ്ഞാൽ, നാമമാത്ര മൂല്യത്തിലേക്ക് വേഗത പടിപടിയായി വർദ്ധിക്കുന്നു.

മുന്നറിയിപ്പ്: ആദ്യമായി ഒരു പുതിയ പാത ഉപയോഗിച്ച് ഒരു റോബോട്ട് ആരംഭിക്കുമ്പോൾ, വേഗത ഓവർറൈഡ് എപ്പോഴും കുറവായിരിക്കണം കൂടാതെ ഇ-സ്റ്റോപ്പ് ലഭ്യമായിരിക്കണം. AI ഔട്ട്‌പുട്ട് “ഗണിതശാസ്ത്രപരമായി ശരി” ആണെങ്കിലും, ഫിസിക്കൽ സെറ്റപ്പിലെ ഒരു ഓഫ്‌സെറ്റ്, റിവേഴ്സ് ആക്സിസ് അല്ലെങ്കിൽ കേബിൾ സ്നാഗ് എന്നിവ സ്ലോ ടെസ്റ്റിംഗിൽ മാത്രമേ വെളിപ്പെടുത്തൂ.

മിനി കേസ്

ഓട്ടോമേഷൻ എഞ്ചിനീയർ Ece, ഒരു പിക്ക് ആൻഡ് പ്ലേസ് ആപ്ലിക്കേഷനായി ജോയിൻ്റ് സ്‌പെയ്‌സിൽ ഒരു ട്രാക്ടറി കോഡ് AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. AI ഒരു ട്രപസോയ്ഡൽ പ്രൊഫൈൽ നിർമ്മിക്കുന്നു, എന്നാൽ Ece ഒരു ഹ്രസ്വ-ദൂര നീക്കം പരിശോധിക്കുമ്പോൾ, സമയം നെഗറ്റീവ് ആണെന്ന് അവൾ കാണുന്നു: v_max-ൽ എത്താൻ കഴിയാത്ത ത്രികോണ പ്രൊഫൈൽ കേസ് കോഡ് കൈകാര്യം ചെയ്തില്ല. "ദൂരം ചെറുതാണെങ്കിൽ, ത്രികോണാകൃതിയിലുള്ള പ്രൊഫൈലിൽ വീഴുക" എന്ന പ്രോംപ്റ്റിൽ പറഞ്ഞുകൊണ്ട് Ece ഇത് ശരിയാക്കുന്നു. തുടർന്ന്, AI നൽകുന്ന ജോയിൻ്റ് ആംഗിളുകൾ അതിൻ്റെ മൂല്യനിർണ്ണയ പ്രവർത്തനത്തിലൂടെ അതിൻ്റെ സ്വന്തം പരിധി പട്ടികയ്‌ക്കെതിരെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും ജോയിൻ്റ് 5-ന് ഒരു ഘട്ടത്തിൽ +125 ° വേണമെന്ന് കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു, അതേസമയം പരിധി +120 ° ആയിരുന്നു. അദ്ദേഹം പാത വീണ്ടും ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത്തവണ 10% വേഗതയിൽ റോബോട്ടിനെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. ആദ്യ റൗണ്ടിൽ, ഗ്രിപ്പർ മേശയോട് വളരെ അടുത്ത് വരുന്നതായി അദ്ദേഹം കാണുകയും Z ഓഫ്സെറ്റ് ശരിയാക്കുകയും ചെയ്തു. AI മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ പ്രവർത്തന രൂപരേഖ നൽകി; എന്നാൽ മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾ (ത്രികോണ പ്രൊഫൈൽ, ജോയിൻ്റ് പരിധി, സ്ലോ ടെസ്റ്റ്) മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത യഥാർത്ഥ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തി.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• സംയുക്ത പരിധികളും പ്രവേശനക്ഷമത നിയന്ത്രണവുമില്ലാതെ IK പരിഹാരം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• ആർക്കോസ്/ആർക്‌സിൻ എൻട്രികൾ ക്ലിപ്പ് ചെയ്യുകയല്ല, റൗണ്ടിംഗ് പിശകുണ്ടായാൽ NaN നിർമ്മിക്കുന്നു.
• വേഗത/ത്വരണം പരിമിതപ്പെടുത്താതെയും മെക്കാനിക്കൽ ഷോക്ക് സൃഷ്ടിക്കാതെയും പരിക്രമണപഥം അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു.
• സിംഗുലാരിറ്റി സോണുകൾ അവഗണിക്കുകയും ജോയിൻ്റ് വേഗത ഉയരാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ട്രപസോയ്ഡൽ-ത്രികോണാകൃതിയിലുള്ള പ്രൊഫൈൽ സംക്രമണം ഒരു ചെറിയ ദൂരത്തിൽ ഒഴിവാക്കുകയും തെറ്റായ സമയം കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• പൂർണ്ണ വേഗതയിലും ഇ-സ്റ്റോപ്പ് ആക്‌സസ് ഇല്ലാതെയും ആദ്യത്തെ പരിക്രമണ പരീക്ഷണം നടത്തുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ഫോർവേഡ് കിനിമാറ്റിക്സിന് ഒരൊറ്റ പരിഹാരമുണ്ട്; വിപരീത ചലനാത്മകതയ്ക്ക് ഒന്നിലധികം, നിലവിലില്ലാത്ത അല്ലെങ്കിൽ അനന്തമായ പരിഹാരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
• സംയുക്ത പരിധികൾ, പ്രവേശനക്ഷമത, ഏകത്വം എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ IK സൊല്യൂഷനുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യണം.
• പാത ആസൂത്രണം; ഇത് ട്രപസോയ്ഡൽ അല്ലെങ്കിൽ എസ്-കർവ് പോലുള്ള മൃദുവും പരിധിക്ക് അനുയോജ്യമായതുമായ പ്രൊഫൈലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• ചെറിയ ദൂരത്തിൽ പ്രൊഫൈൽ ട്രപസോയ്ഡലിൽ നിന്ന് ത്രികോണാകൃതിയിലേക്ക് മാറുന്നു; ഇത് കോഡിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യണം.
• AI ഗണിതത്തെ വേഗത്തിലാക്കുന്നു; പരിധികളും ഫിസിക്കൽ ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ സന്ദർഭവും പ്രോംപ്റ്റിൽ നൽകണം.
• പുതിയ പാത എപ്പോഴും കുറഞ്ഞ വേഗത അനുപാതത്തിലും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഇ-സ്റ്റോപ്പിലും ആദ്യമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

രണ്ടോ മൂന്നോ ജോയിൻ്റ് ആം മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക (യഥാർത്ഥമോ സാങ്കൽപ്പികമോ ആയ ലിങ്ക് ദൈർഘ്യവും ജോയിൻ്റ് പരിധികളും ഉള്ളത്). ഈ സന്ദർഭത്തിൽ ഒരു വിപരീത ചലനാത്മക പ്രവർത്തനവും ഒരു ട്രാക്ടറി പ്ലാനറും സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-യെ അനുവദിക്കുക. തുടർന്ന്: (1) അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ടാർഗെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് IK ഔട്ട്‌പുട്ട് സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുക (നിങ്ങൾ കോണുകൾ തിരികെ വയ്ക്കുകയും FK യുടെ അതേ പോയിൻ്റിലേക്ക് മടങ്ങുകയും ചെയ്യുമോ), (2) കുറഞ്ഞത് ഒരു ആക്‌സസ് ചെയ്യാനാവാത്ത പോയിൻ്റും ഒരു ജോയിൻ്റ് പരിധി ലക്ഷ്യത്തേക്കാൾ കൂടുതലും നൽകി കോഡ് അവയെ പിടിച്ചെടുക്കുന്നുവെന്ന് പരിശോധിക്കുക, (3) കുറച്ച് ദൂരത്തിൽ പരിക്രമണ സമയം ന്യായമാണെന്ന് പരിശോധിക്കുക. കോഡിൻ്റെ ആദ്യ പതിപ്പിൽ നിങ്ങൾ എത്ര മൂല്യനിർണ്ണയ പ്രശ്‌നങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയെന്നും ഓരോന്നിനും ഏത് ലെയറാണ് പിടിച്ചതെന്നും എഴുതുക.