مختلف قسم کے قدرتی مناظر کو بہتر طور پر بہتر بنانے کیلئے لیس‌دار پاؤں اور گی‌نما مقامات کی ضرورت ہوتی ہے ۔

فٹ‌بال‌بال‌بال کرنا

مناسب طور پر پاؤں کی جگہ توازن قائم رکھنے اور رکاوٹوں سے بچنے کے لئے ضروری ہے. سٹیج میں سینسر پر مبنی جواب نظام شامل ہیں جو اس کے مطابق غیر واضح خصوصیات کو پہچان کر فٹ کی پوزیشنوں کو درست کرنے کے لئے

الجبرا جیسے ماڈل پیشینگوئیوں کے کنٹرول (MPC) کو آگے کی ریاستوں کی پیشینگوئی کرنے اور انتیل پوزیشنوں کو منتخب کرنے سے پاؤں کی جگہ بنانے کی تحریک دیتا ہے۔یہ رسائی روبوٹ کو حالات اور انتہائی تبدیل کرنے کے لیے فعال طور پر مطابقت پیدا کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

اِس کے بعد وہ اُن کی مدد کرنے لگے ۔

اگر آپ کو لگے کہ آپ کے پاس کھانے پینے کے لئے مختلف چیزیں ہیں تو آپ کو کیا کرنا چاہئے ؟

مشین سیکھنے کی تکنیکیں ، جیسے کہ مشکل سیکھنے ، روبوٹس کو آزمائش اور غلطی کے ذریعے اُن کی مدد کرنے کے لئے اُن کی صلاحیت کو بہتر بنانے کی اجازت دیں ۔

عام مشکلات اور حل

ایک چیلنج غیر متوقع طور پر تناؤ کا شکار ہو رہا ہے جس کی وجہ سے کوئی خلل یا گر سکتا ہے. انورٹرٹرل سینسر اعداد و شمار اور پیشگوئیی ماڈلوں کو فوری اصلاحات کے ذریعے ان خطرات کو یقینی بنانے میں مدد دیتا ہے۔

ایک اور مسئلہ توانائی ہے- پاؤں کی جگہ اور گیئٹ کے نمونے بجلی کا استعمال کم کرتے ہیں، کارکردگی وقت کو وسیع کرتے ہیں. کرناٹک میں غیر ضروری حرکتوں کو روکنا اور مخصوص کاموں کے لیے توانائی-effent Gates کا انتخاب کرنا شامل ہے۔

  • حقیقی وقت کے رد عمل کے لیے سینئر اپیل
  • اختیاری الجبرا پر کنٹرول
  • گیئوت کویت کے لیے مشین سیکھنا
  • Terrain classification system