रोबोटों को कैसे पता चलता है कि कहां जाना है?

नक्शा
रोबोटों को अपने पर्यावरण की संरचना के बारे में जागरूक होने की आवश्यकता है। इसके लिए उन्हें सबसे पहले एक मानचित्र की आवश्यकता होती है। यह आमतौर पर SLAM (एक साथ स्थानीयकरण और मैपिंग) तकनीक के माध्यम से हासिल किया जाता है। SLAM रोबोट को एक मानचित्र बनाते समय और उसके भीतर खुद को स्थित करते हुए एक अज्ञात वातावरण में जाने की अनुमति देता है।

स्थानीयकरण
एक बार जब रोबोट के पास नक्शा हो जाए, तो अगला कदम मानचित्र पर उसकी स्थिति निर्धारित करना है। यह विभिन्न सेंसरों, जैसे LIDAR, जाइरोस्कोप और व्हील एनकोडर का उपयोग करके पूरा किया जाता है। स्थानीयकरण एल्गोरिदम इस सेंसर डेटा को फ्यूज करते हैं, इसे मानचित्र से मिलाते हैं, और रोबोट की सटीक स्थिति का पता लगाते हैं।

योजना
एक बार जब रोबोट मानचित्र पर अपना स्थान प्राप्त कर लेता है, तो हम मानचित्र से एक लक्ष्य बिंदु का चयन करते हैं और मूव बेस को सूचित करते हैं, जो आरओएस नेविगेशन स्टैक के भीतर एक महत्वपूर्ण पैकेज है, जो स्थानीयकरण और पथ योजना को पाटने के लिए जिम्मेदार है। move_आधार वैश्विक और स्थानीय पथ योजना को जोड़ता है। ग्लोबल प्लानर, जैसे कि एनएवीएफएन या ग्लोबल {{2}प्लानर, का उपयोग ज्ञात मानचित्र के आधार पर रोबोट की वर्तमान स्थिति से लक्ष्य स्थान तक इष्टतम पथ उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। इसमें अक्सर A* या Dijkstra जैसे ग्राफ़ खोज एल्गोरिदम शामिल होते हैं। स्थानीय योजनाकार, जैसे कि dwa{3}}स्थानीय{{4}योजनाकार या teb{5}स्थानीय_योजनाकार, का उपयोग गतिशील रूप से पथ की योजना बनाने के लिए किया जाता है क्योंकि रोबोट वैश्विक मार्ग पर आगे बढ़ता है, इससे बचता है वास्तविक समय में बाधाएँ या अन्य अज्ञात कारक

4. नेविगेशन पूरा हुआ
एक बार जब रोबोट ने लक्ष्य बिंदु तक अपने वैश्विक मार्ग की योजना बना ली है और गति योजना को क्रियान्वित कर लिया है, तो यह रोबोट के वर्तमान स्थानीयकरण निर्देशांक के साथ कमांड किए गए लक्ष्य निर्देशांक की तुलना करके जांच करता है। यदि त्रुटि स्वीकार्य सीमा के भीतर है, तो यह निर्धारित किया जाता है कि गंतव्य तक पहुंच गया है।