Table of Contents
এই প্রবন্ধ একটা স্বায়ত্তশাসনের জন্য ব্যবহৃত একটা গাড়ির ওপর নির্ভর করে ।
সেনসর ও প্রুসেট
সেন্সরগুলো গুরুতর উপাদান, যেগুলো তাদের পরিবেশ বোঝার জন্য স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলোকে সুযোগ করে দেয় ।
পরিবেশ সংক্রান্ত বাস্তব সময়ের মানচিত্র তৈরি করার ক্ষেত্রে বিদ্যমান ধারণা পদ্ধতি সেন্সর তথ্য তৈরি করতে পারে। এর অন্তর্ভুক্ত হলো ফিল্টার করা, বস্তু সনাক্ত করা, এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য তাদেরকে শ্রেণীতে রূপান্তর করা।
স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিং
স্থানীয় ভাবে নির্ধারিত করা এই গাড়ির অবস্থান নির্ধারণ করে, যেমন জিপিএস, IMU (আধুনিক পরিমাপ ইউনিট) এবং সেন্সরের ধারণা সঠিক অবস্থান অর্জনের জন্য ব্যবহার করা হয়। ম্যাপিং এর সাথে পরিবেশ সংক্রান্ত বিস্তারিত উপস্থাপনার মানে রয়েছে, যা ক্রমাগত আপডেট করা হয়।
এই প্রক্রিয়া সেই সমস্ত বস্তুর অবস্থান বোঝার, সঠিক পথ এবং রুট পরিকল্পনা নিশ্চিত করার জন্য গাড়িকে তার অবস্থানের সঙ্গে সংযুক্ত করে ।
সিস্টেম এবং সিদ্ধান্ত-মাকিং নিয়ন্ত্রণ করুন
নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি পদ্ধতি পদ্ধতিকে পরিচালনা করার, গতি বৃদ্ধি, গতি এবং ব্রাকিং করার জন্য বিভিন্ন কাজের পথ খুলে দেওয়ার, এই পদ্ধতিগুলোকে কাজে লাগানোর জন্য পরিকল্পনা করা হয়েছে ।
সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য পরিবেশ তথ্য উপর ভিত্তি করে সঠিক ব্যবস্থা নির্বাচন করা দরকার। এর মধ্যে রয়েছে বাধা প্রতিরোধ, গতি নিয়ন্ত্রণ এবং পথ পরিকল্পনা। মেশিন শেখার এবং শাসন পদ্ধতি সাধারণত সিদ্ধান্তের সঠিকতা বৃদ্ধি করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
স্বায়ত্ত্বশাসিত ভেহলিতে কি রোবোটের অংশ
- সেনসর (লিডার, রেডার, ক্যামেরা)
- প্রসেসর ও কম্পিউটার
- ফাইলার (ঘোড়া, ব্রেক, গতি)
- ম্যাপিং এবং স্থানীয়করণ সফটওয়্যার
- সিদ্ধান্তস হোস্টনাম