Establishing Design Routines for Efficient Control of Automated Robots

要約

技術の継続的な進歩に伴い、人間の行動をシミュレートするロボットを開発する取り組みが強化されています。
人工知能 (AI) と組み合わせた認知ロボット工学は、測量と研究分析に効果的であることが証明されています。
しかし、進歩にもかかわらず、依然として人間の介入が必要であり、AI をロボット システムに組み込むことは引き続き課題を引き起こします。
この論文では、人間とロボットのインタラクションを強化することを目的として、AI をロボット設計に統合する方法論を検討します。
ロボットの性能を向上させるために、さまざまな環境で効率的に制御するためのルーチンや、見通し線機能を強化するためのデジタル画像処理の組み込みなど、いくつかのアプローチが提案されています。
この研究の主な貢献は、リアルタイム環境でロボット システムをテストして、既存のモデルと比較した効率を評価することです。
さらに、この論文では、Arduino プラットフォーム上で開発およびプログラムされた、産業用途に適した汎用制御機能を備えたロボット システムも紹介しています。
安全な操作のための GPS 制御や効率的なメモリ管理のためのプログレッシブ メモリ アルゴリズムなどの機能が紹介され、産業用途と研究用途の両方で進歩をもたらします。

要約(オリジナル)

With continual advancements in technology, efforts to develop robots simulating human behavior have intensified. Cognitive robotics, combined with artificial intelligence (AI), has proven effective in surveying and research analysis. However, despite progress, human intervention remains necessary, and incorporating AI into robotic systems continues to pose challenges. This paper explores methodologies to integrate AI into robotic designs, aiming to enhance human-robot interactions. Several approaches are proposed to improve robotic performance, including routines for efficient control in varied environments and the incorporation of digital image processing for enhanced line-of-sight capabilities. A key contribution of this work is testing robotic systems in real-time environments to assess efficiency relative to existing models. Additionally, the paper introduces a robotic system with universal control capabilities, suitable for industrial applications, developed and programmed on the Arduino platform. Features such as GPS control for safe operations and progressive memory algorithms for efficient memory management are presented, offering advancements in both industrial and research applications.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google