Table of Contents
রোবোটিক্সের মধ্যে প্রায়ই জটিল সমীকরণ থাকে, যা রোবটদের আন্দোলন এবং আচরণ সম্বন্ধে বর্ণনা করে ।
রোবোটিক্সে পরিবর্তনশীল সমীকরণ বুঝতে পারা
রোবটবিদ্যায় সাধারণত বিভিন্ন ধরনের কার্যাবলির সঙ্গে যুক্ত থাকে, যার মধ্যে রয়েছে প্রতিনিধিত্বকারী শক্তি, ভ্রু, ভলুকতা এবং গতি । এই সমীকরণগুলো নিউটনের আইন বা ল্যাগংসিয়ান মেকানিকের মত নীতি থেকে পাওয়া যায় । তারা অনেক যৌথ এবং স্বাধীনতার জন্য অনেক রোবটকে জটিল করে তুলতে পারে ।
সিক্লিরিংের পদ্ধতি
সহজভাবে সহজভাবে সমীকরণকে সহজ করার জন্য বেশ কিছু কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে:
- [[F] লাইন গণনা]:[FLT][FLT][FFLT][F]][FFORENECRAL] একটি অপারেটিং বিন্দুকে তাদের সাইডবার করার জন্য একটি অপারেটিং বিন্দুকে ঘিরে ধরে ।
- [[F] ডিক্র্যাঙ্ক:[[FFLT] জটিলতা কমানোর জন্য স্বাধীন ক্ষেত্রগুলো বিচ্ছিন্ন করে ফেলে ।
- [[F][FLT] ট্রে-তের পরিমাণ কমিয়ে দাও:[FFLT] প্রভাবশালী আচরণগুলোর উপর কম গুরুত্ব প্রদান করে।
- [[F] অনুমানগুলো:[[F]] অনুমানগুলো প্রয়োগ করে অনুমানগুলো প্রয়োগ করুন যেমন, সীমা আরোপ অথবা ছোট কোণগুলোকে সরলভাবে গণনা করার জন্য ।
( ১ করি.
সরল পরিব্যক্তি সমীকরণ দ্রুত ও নিয়ন্ত্রণের অ্যালগরিদমের প্রয়োগকে সহজ করে । এ ছাড়াও, তারা লোড ইঞ্জিনের উপর নির্ভর করে প্রচুর পরিমাণে আবর্তনশীল এবং স্থায়ী রোবট কন্ট্রোল ব্যবস্থাও কমিয়ে দেয় ।