Teknolojinin her geçen gün gelişmesiyle birlikte iş yapma şeklimiz de değişiyor ve otonom mobil robotlar belki de geleceğin bize sunacağı en önemli iş uyarlamalarından biri olacak.

Yapay zeka teknolojisinde geçtiğimiz yılın başında başlayan hızlanan gelişme, birçok sektörü derinden etkiledi. Artık çoğumuzun işimizi yaparken desteğini isteyebileceğimiz akıllı asistanlarımız var. Onlara sorular sorabilir, tekrar gerektiren işlerimizi yaptırabilir, yaratıcı süreçte bize sundukları alternatiflerden sıklıkla faydalanabiliriz. Fiziksel bir görevimizde akıllı bir makineden yardım istemeye ne dersiniz?

Otonom mobil robot hayali tam da bu ihtiyaçtan doğdu. Başlangıçta özellikle sanayi sektöründe geniş kullanım alanı bulan bu teknoloji, artık sağlık, lojistik, tarım ve hatta ev temizliği gibi birçok sektörde kullanılıyor.

Her ne kadar geniş çapta benimsenmesine yıllar kalmış olsa da, bu mobil robotlar gelecekte iş yapma şeklimizi değiştirme potansiyeline sahip. Peki bunu nasıl başarabilirler? Açıklayalım.

Otonom mobil robotlar nelerdir?

Otonom mobil robotlar sıradan robotlarınız değil; gelişmiş sensörler, yapay zeka ve makine öğrenme yetenekleriyle donatılmış gelişmiş makinelerdir. Bu robotlar, dinamik ortamlara uyum sağlayarak ve gerçek zamanlı değişikliklere yanıt vererek çevrelerinde bağımsız olarak gezinebilirler. Önceden tanımlanmış yollara dayanan ve sabit rotalarla sınırlı olan öncülleri olan otonom güdümlü araçların (AGV'ler) aksine, otonom mobil robotlar serbestçe çalışabilir, kendi rotalarını çizebilir ve ortak hedeflere ulaşmak için insanlarla işbirliği yapabilir.

Yükselişi mobil robotlar artan verimlilik talebi, üretim ve lojistikte esneklik ihtiyacı, robotik ve yapay zekadaki ilerlemeler gibi faktörlerin birleşiminden kaynaklanmaktadır. Bu robotlar, işin geleceğini şekillendirmede, imalat ve depolamadan sağlık ve perakendeye kadar endüstrileri dönüştürmede önemli bir rol oynamaya hazırlanıyor.

Yakın geçmişten geleceğe bir köprü

Otonom mobil robotlar (AMR'ler) kavramı, onlarca yıldır mucitlerin ve bilim adamlarının hayal gücünü büyüledi. Çevrelerinde bağımsız olarak gezinebilen akıllı makineler yaratma hayali, sayısız araştırma projesini ve teknolojik ilerlemeyi ateşledi. Bugün tasavvur ettiğimiz AMR'ler hâlâ gelişmekte olsa da kökleri robot biliminin ilk öncülerine kadar uzanabilir.

AMR'lerin tarihi çalışmalarıyla başlar. W.Gri Walter1940'ların sonlarında iki robot geliştiren İngiliz nörofizyolog Elmer ve Elsie, Ayrıca şöyle bilinir Gri Walter'ın kaplumbağaları. Biyolojik sistemlerden ilham alan bu robotlar, ilkel otonom davranışlar sergileyecek şekilde tasarlandı. Basit sensörler kullanarak çevrelerinde gezinebiliyor ve uyaranlara neredeyse gerçeğe yakın bir şekilde yanıt verebiliyorlardı.

[Gömülü içerik]

Temel atmak

1960’lı yıllarda robotik alanı önemli bir atılım gerçekleştirdi. Shakey'in gelişimiSRI International tarafından tasarlanan mobil bir robot. Shakey, çevresini algılamasına ve hareketleri hakkında karar vermesine olanak tanıyan bir TV kamerası, mesafe sonarı ve çarpma sensörleriyle donatılmıştı. Shakey'in yetenekleri modern AMR'lerle karşılaştırıldığında sınırlı olsa da, otonom mobil robotların evriminde çok önemli bir adım oldu.

1970'ler ve 1980'ler, öncelikle üretim ve depolama ortamlarında kullanılan otomatik yönlendirmeli araçların (AGV'ler) ortaya çıkışına tanık oldu. AGV'ler, malları ve malzemeleri iş istasyonları arasında taşımak için genellikle zeminde teller veya manyetik bantlarla işaretlenen önceden tanımlanmış yolları izledi. AGV'ler daha fazla verimlilik ve daha düşük işçilik maliyetleri sunarken, gerçek otonom robotların uyarlanabilirliği ve esnekliğinden yoksundu.

Otonom mobil robotların şafağı

1990'lı yıllar ve 2000'li yılların başı, gerçek anlamda otonom mobil robotların geliştirilmesine yönelik ilginin yeniden canlanmasına tanık oldu. Sensör teknolojisi, yapay zeka ve makine öğrenimindeki ilerlemeler bu ilerlemeyi hızlandırdı. AMR'ler, çevrelerini daha ayrıntılı algılamalarına ve daha bilinçli kararlar vermelerine olanak tanıyan daha gelişmiş sensörlerle donatıldı. Yapay zeka algoritmaları, AMR'lerin deneyimlerinden öğrenmesini ve değişen ortamlara uyum sağlamasını sağladı.

Son yıllarda AMR'ler imalat ve lojistikten sağlık ve perakendeye kadar çeşitli endüstrilerde yaygın bir şekilde benimsenmiştir. Bu robotlar malzeme taşımada devrim yaratıyor, depo operasyonlarını kolaylaştırıyor, sağlık hizmetlerinde görevleri otomatikleştiriyor ve perakende ortamlarında müşteri hizmetlerini geliştiriyor. AMR'ler yalnızca insan işçilerin yerini almıyor; yeteneklerini arttırıyorlar, bu da verimliliğin artmasına, güvenliğin artmasına ve yenilik için yeni olanaklara yol açıyor.

Zamanla Gray Walter'ın biyolojiden ilham alan kaplumbağaları, insanların bile yapmakta zorlandığı pek çok şeyi saniyeler içinde yapabilme yeteneğine ulaşan otonom mobil robotlara dönüştü.

[Gömülü içerik]

Otonom mobil robotlar nasıl çalışır?

Daha önce de belirttiğimiz gibi, otonom mobil robotlar (AMR'ler), çevrelerinde bağımsız olarak gezinebilen, dinamik ortamlara uyum sağlayabilen ve gerçek zamanlı değişikliklere yanıt verebilen gelişmiş makinelerdir. Çevrelerini algılamalarını, anlamalarını ve çevreleriyle etkileşime girmelerini sağlayan bir dizi sensör, yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleriyle donatılmıştır.

Algı

Otonom mobil robotlar, çevreleri hakkında bilgi toplamak için çeşitli sensörlere güvenir. Bu sensörler şunları içerir:

• Kameralar: Kameralar AMR'lere görsel bilgi sağlayarak nesneleri, engelleri ve yer işaretlerini tanımlamalarına olanak tanır
• LiDAR: LiDAR (Işık Algılama ve Mesafe Belirleme) sensörleri, mesafeleri ölçmek ve ortamın 3 boyutlu haritalarını oluşturmak için lazer ışınlarını kullanır
• Sonar: Sonar sensörleri nesneleri tespit etmek ve mesafeleri ölçmek için ses dalgaları yayar
• Çarpma sensörleri: Çarpma sensörleri engellerle fiziksel teması algılar
• Kızılötesi sensörler: Kızılötesi sensörler, insanları veya ekipmanı tanımlamak için kullanılabilecek ısı kaynaklarını algılar

Bu sensörlerden gelen veriler, çevrenin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için AMR'nin yerleşik bilgisayarı tarafından birleştirilir ve işlenir.

Karar verme

Otonom mobil robotlar, hareketleri hakkında karar vermek için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını da kullanıyor. Bu algoritmalar şunları yapmalarını sağlar:

• Yolları planlayın: AMR'ler engelleri, trafiği ve diğer faktörleri dikkate alarak en verimli ve en güvenli yolları planlayabilir
• Engellerden kaçının: AMR'ler engelleri gerçek zamanlı olarak tespit edip önleyebilir, çarpışmaları önleyebilir ve güvenli navigasyon sağlayabilir
• Değişen ortamlara uyum sağlayın: AMR'ler deneyimlerinden öğrenebilir ve yeni engeller veya trafik düzenindeki değişiklikler gibi çevrelerindeki değişikliklere uyum sağlayabilir
• İnsanlarla işbirliği yapın: AMR'ler insanlarla etkileşime girebilir, bilgi paylaşabilir ve görevleri koordine edebilir

hareket

Otonom mobil robotlar, çevrelerinde hareket etmek için çeşitli motorlar ve aktüatörler kullanır. Bu motorlar ve aktüatörler AMR'nin tekerleklerini, kollarını veya diğer eklentilerini kontrol ederek onun kontrollü ve hassas bir şekilde hareket etmesini sağlar.

Yakın İletişim

Otonom mobil robotlar, Wi-Fi, Bluetooth ve radyo gibi çeşitli yöntemleri kullanarak diğer robotlarla, bilgisayarlarla ve insanlarla iletişim kurabilir. Bu iletişim onların bilgi paylaşmalarını, görevleri koordine etmelerini ve talimat almalarını sağlar.

Güvenlik

Otonom mobil robotlar güvenlik göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır. İnsanlar, engeller ve tehlikeli maddeler gibi tehlikeleri tespit etmelerini ve bunlardan kaçınmalarını sağlayan sensörler ve yazılımlarla donatılmıştır. Otonom mobil robotlar, tehlikeli bir durumda olduklarında hareket etmelerini engelleyen güvenlik özelliklerine de sahiptir.

AMR'ler ve AGV'ler arasındaki farklar nelerdir?

Otonom mobil robotlar (AMR'ler) ve otomatik yönlendirmeli araçlar (AGV'ler), malzeme taşıma görevleri için kullanılan mobil robot türleridir. Ancak ikisi arasında bazı temel farklılıklar var.

Navigasyon

AMR'ler ve AGV'ler arasındaki en önemli fark navigasyon yeteneklerinde yatmaktadır. AGV'ler, genellikle zeminde teller veya manyetik bantlarla işaretlenen önceden tanımlanmış yolları takip eder. Engelleri tespit etmek ve bunlardan kaçınmak için sensörlere güveniyorlar ancak değişen ortamlara uyum sağlayamıyor veya rotalarını yeniden planlayamıyorlar.

Öte yandan AMR'ler gerçekten özerktir, yani önceden tanımlanmış yollar olmadan çevrelerinde gezinebilirler. Çevrelerinin haritalarını oluşturmak ve hareketleri hakkında gerçek zamanlı kararlar almak için sensörleri, yapay zekayı ve makine öğrenimini kullanıyorlar. Bu onların dinamik ortamlara uyum sağlamalarına, engellerden kaçınmalarına ve hatta insanlarla işbirliği yapmalarına olanak tanır.

Esneklik

AGV'ler, önceden tanımlanmış yollara bağlı olmaları nedeniyle genellikle AMR'lerden daha az esnektir. AGV'lerin konuşlandırıldığı bir deponun veya fabrikanın düzenini değiştirmek zaman alıcı ve pahalı olabilir.

AMR'ler ise değişen ortamlara kolaylıkla adapte edilebilir. sürü robotu. Altyapı değişikliklerine ihtiyaç duymadan yeni yollar öğrenebilir ve çevrelerindeki değişikliklere uyum sağlayabilirler. Bu onları malzeme taşıma görevleri için daha esnek ve çok yönlü bir çözüm haline getirir.

Uygulamalar

AGV'ler tipik olarak yüksek derecede öngörülebilirliğin olduğu ve ortamın nispeten statik olduğu uygulamalarda kullanılır. Örneğin, imalat tesislerinde malların ve malzemelerin iş istasyonları arasında taşınması için yaygın olarak kullanılırlar.

AMR'ler esneklik ve uyarlanabilirliğe ihtiyaç duyulan uygulamalar için daha uygundur. Depolarda ve dağıtım merkezlerinde toplama ve paketleme görevlerini otomatikleştirmek için ve ayrıca sağlık hizmeti ortamlarında hastalara ilaç ve malzeme ulaştırmak için giderek daha fazla kullanılıyorlar.

Ücret

AGV'lerin satın alınması ve bakımı genellikle AMR'lerden daha ucuzdur. Ancak AGV'ler için altyapı kurma ve bakım maliyeti bu tasarrufların bir kısmını karşılayabilir. Ayrıca AGV'lerin esnek olmaması, ortamın düzeninin değişmesi durumunda ek maliyetlere yol açabilir.

AMR'ler genellikle daha pahalıdır ancak esneklikleri ve uyarlanabilirlikleri uzun vadeli tasarruflara yol açabilir. Ayrıca mevcut altyapıya entegre edilerek ek maliyet ihtiyacı azaltılabilir.

Aşağıda otonom mobil robotlar ile otomatik yönlendirmeli araçlar arasındaki temel farkları özetleyen bir tablo bulunmaktadır.

AMR'ler teknolojiyle birlikte hızla gelişiyor ve yetenekleri sürekli genişliyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi gelişmeye devam ederken, muhtemelen düşündüğümüzden daha erken bir zamanda NVIDIA'nın H200'üOtonom mobil robotlar daha da karmaşık ve yetenekli hale gelecek. Daha karmaşık görevleri yerine getirebilecek, insanlarla daha sorunsuz bir şekilde işbirliği yapabilecek ve daha da zorlu ortamlarda çalışabilecekler. Otonom mobil robotlar, iş ve yaşam kurallarını yeniden yazma ve çevremizdeki dünyayla etkileşim kurmanın yeni yollarını bulma potansiyeline sahip.

Öne çıkan resim kredisi: Emre Çıtak/Bing Görüntü Oluşturucu.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2023/11/15/what-are-autonomous-mobile-robots-uses/