I dagens teknologiske landskap er robotens evne til å bestemme sin posisjon og orientering i et miljø avgjørende for effektiv navigasjon, oppgaveløsning og interaksjon med omgivelsene. Nøyaktig lokalisering gjør det mulig for roboten å utføre oppgaver med høy presisjon, samtidig som den tilpasser seg dynamiske forhold. Adaptive Monte Carlo Localization (AMCL) og Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) er to fundamentale metoder som robotter bruker for å navigere og bygge kart i ukjente eller delvis kjente miljøer.

AMCL: Adaptiv Monte Carlo Lokalisering

AMCL er en probabilistisk metode som benyttes for å estimere robotens posisjon og orientering i et kjent kart. Den bruker sensor data kontinuerlig for å justere posisjonsvurderingen og forbedre lokaliseringen etter hvert som roboten beveger seg i rommet.

AMCL prosessen begynner med at et sett av partikler blir generert, hvor hver partikkel representerer et mulig sted for robotens posisjon (pose). Partiklene kan enten være jevnt fordelt eller basert på en forhåndsbestemt antakelse. Når roboten begynner å bevege seg, benyttes sensordata fra enheter som Lidar eller kamera for å vurdere hvor godt partiklene stemmer med den faktiske situasjonen i miljøet. Hver partikkel får deretter en vekt, avhengig av hvordan den samsvarer med sensorens innhentede data.

Partikler som bedre stemmer med dataene får høyere vekt, mens de som ikke stemmer like godt, får lavere vekt. Deretter skjer en resampling prosess hvor partiklene reevalueres, og de som er mer sannsynlige konsentreres. Dette gjør at robotens posisjon kontinuerlig justeres etter hvert som mer data blir tilgjengelig. Den estimerte posisjonen av roboten er da et gjennomsnitt av partiklene, som gir en stadig mer presis beregning.

For eksempel, hvis en robot navigerer i et kontor ved hjelp av AMCL, vil den ved hjelp av Lidar skanninger og et forhåndsdefinert kart kontinuerlig oppdatere sin posisjon etter hvert som den beveger seg, og i løpet av kort tid vil den komme frem til en presis posisjonsestimering.

SLAM: Samtidig Lokalisering og Kartlegging

Mens AMCL forutsetter at roboten allerede har et kjent kart, er SLAM utviklet for situasjoner hvor roboten ikke har tilgang til et forhåndsdefinert kart. SLAM gjør det mulig for roboten å bygge et kart over et ukjent miljø mens den samtidig holder oversikt over sin egen posisjon i kartet.

SLAM prosessen begynner med at roboten har et tomt kart og ingen informasjon om sin egen posisjon. Robotens sensorer som Lidar, kameraer eller sonar samler kontinuerlig data om omgivelsene. Fra disse dataene identifiseres distinkte trekk eller landemerker, som så legges til kartet. Kartet utvikler seg etter hvert som roboten beveger seg, og i tillegg oppdateres posisjonen til roboten i forhold til de nye dataene.

En viktig del av SLAM er oppdagelsen av "loop closure", som skjer når roboten returnerer til et område den tidligere har kartlagt. Ved å oppdage slike situasjoner kan roboten korrigere eventuelle inkonsistenser i kartet og sikre at kartet forblir nøyaktig.

For eksempel kan en robot som utforsker en ny bygning, bygge et detaljert kart av korridorer og rom, samtidig som den kontinuerlig holder oversikt over sin egen posisjon. Denne evnen er spesielt nyttig i applikasjoner som søk og redning, utforskning og tjenesteroboter i ukjente eller uoversiktlige miljøer.

Implementering av AMCL i ROS2

Å implementere AMCL i ROS2 krever at man setter opp de nødvendige nodene og konfigurerer parameterne for å sikre nøyaktig lokalisering. Først må man sørge for at roboten har et forhåndsdefinert kart av omgivelsene, noe som kan oppnås ved bruk av ROS2’s slam_toolbox eller andre SLAM-pakker.

Når kartet er klart, kan man installere AMCL-pakken via kommandolinjen og deretter lage en oppstartfil som definerer de nødvendige parameterne for robotens navigasjon. Her defineres blant annet hvilken type sensorer som benyttes (f.eks. Lidar), samt hvor mange partikler som skal brukes for å oppnå høy presisjon i lokaliseringen.

Etter at filene er opprettet og kompilerte, kan man starte AMCL-noden som vil begynne å estimere robotens posisjon basert på sensor data og det kjente kartet.

Implementering av SLAM i ROS2

Når SLAM skal implementeres i ROS2, er det viktig å bruke passende SLAM-pakker som slam_toolbox. Denne pakken lar roboten bygge et kart mens den holder oversikt over sin egen posisjon. Installeringen skjer ved å bruke kommandoer for å hente pakken, og deretter defineres en oppstartfil for SLAM som spesifiserer parametrene som skal brukes, inkludert hvilken sensor data som skal samles (f.eks. Lidar).

SLAM-noden kan deretter startes, og roboten begynner å bygge kartet mens den også lokaliserer seg selv i forhold til det nylig opprettede kartet. Loggene vil vise fremdriften i kartbyggingen og lokaliseringen, noe som gjør det mulig å følge utviklingen i sanntid.

Sensorintegrasjon: Lidar og Kameraer

Når det gjelder valget av sensorer, er både Lidar og kameraer essensielle for presis kartlegging og navigasjon. Lidar, som benytter laserstråler for å måle avstander, gir presise målinger og er spesielt nyttig i forhold til objektdeteksjon og kartlegging i lavt lys. Kamerasensorer, derimot, gir rik visuell informasjon som er viktig for objektdeteksjon, mønstergjenkjenning og oppgaver som krever visuell forståelse av omgivelsene.

For å integrere Lidar-data i robotens navigasjonssystem, må en Lidar-nod aktivere sensorens innsamling av data, som deretter sendes til en passende topic i ROS2 (f.eks. /scan). Roboten kan deretter bruke disse dataene til å konstruere et kart og til å oppdage hindringer på vei mot målet.

Viktige betraktninger

Det er viktig å merke seg at både AMCL og SLAM har sine styrker og begrensninger. AMCL fungerer godt i kjente miljøer med stabil og forutsigbar geometri, mens SLAM gir større fleksibilitet når det gjelder utforskning og navigasjon i ukjente omgivelser. Begge metodene er fundamentale for robotens evne til å forstå og navigere i verden på en autonom måte.

Endelig bør man huske på at valget av sensorer og deres integrasjon er kritisk for nøyaktigheten av lokaliseringen og kartleggingen. Ulike miljøer kan kreve ulike tilnærminger, og det er viktig å velge de riktige verktøyene for å oppnå ønsket resultat.

Hvordan maskinlæring og ROS2 kan forvandle robotikk

Maskinlæring (ML) og Robot Operating System 2 (ROS2) har fått stor oppmerksomhet på grunn av deres evne til å styrke roboters intelligens og autonome evner. I denne delen av boken utforsker vi hvordan maskinlæring kan integreres i ROS2, hvordan det hjelper roboter til å tilpasse seg miljøet og utføre oppgaver autonomt, og hvordan vi kan bruke teknologiene sammen for å bygge smartere, mer effektive robotsystemer.

I roboter og autonome systemer har maskinlæring blitt et sentralt verktøy for å gi maskiner muligheten til å lære fra erfaring og tilpasse seg nye situasjoner. Dette gjelder spesielt for oppgaver som er vanskelige eller umulige å programmere manuelt. Ta for eksempel selvkjørende biler. Hvordan kan disse bilene navigere i et stadig skiftende trafikklandskap uten at en programmør må skrive detaljerte regler for hver mulig situasjon? Svaret ligger i maskinlæring. Ved hjelp av store mengder data kan disse bilene lære å gjenkjenne mønstre og ta beslutninger basert på tidligere erfaringer.

Maskinlæring i roboter tillater ikke bare adaptivitet, men forbedrer også roboter sin evne til å forstå og tilpasse seg sitt miljø på en mer fleksibel måte enn det tradisjonell programmering tillater. Det gir dem evnen til å tolke sensorinformasjon på en måte som er både mer presis og mer effektiv, enten det gjelder objektdeteksjon eller navigering i ukjente omgivelser.

Grunnleggende prinsipper for maskinlæring i robotikk

For å integrere maskinlæring i roboter må man forstå de ulike metodene for maskinlæring. Disse metodene gjør det mulig for maskiner å lære fra data uten eksplisitt programmering for hver mulig situasjon.

  • Overvåket læring (Supervised learning): Her lærer modellen fra et datasett hvor hvert eksempel er merket med en riktig svar. Dette er svært nyttig i robotikk for oppgaver som objektklassifisering, hvor en robot kan lære å gjenkjenne ulike objekter som for eksempel kanner, kopper eller bokser.

  • Uovervåket læring (Unsupervised learning): Denne metoden benytter seg av data uten merkelapper og lærer i stedet å finne mønstre eller grupper i dataene. I robotikk kan dette brukes for oppgaver som gruppering av sensordata eller dimensjonsreduksjon for enklere databehandling.

  • Forsterkningslæring (Reinforcement learning): I denne typen læring lærer modellen gjennom belønning og straff etter å ha utført handlinger i et miljø. Dette er spesielt nyttig for autonom navigering eller manipulering av objekter der roboten kontinuerlig lærer hvilke handlinger som gir best resultater, som for eksempel i komplekse manipuleringstasks.

  • Semiovervåket og selvstyrt læring: Kombinerer elementer fra både overvåket og uovervåket læring. Denne metoden er nyttig når det er begrenset tilgang på merket data, noe som gjør det mer effektivt å lære fra en blanding av merkede og umarkerte data.

Maskinlæringens grunnleggende begreper

Når man jobber med maskinlæring i robotikk, er det flere grunnleggende begreper som er viktige å forstå. For eksempel, datasettene som brukes til å trene modeller, må deles inn i treningssett, valideringssett og testsett for å sikre god generalisering og pålitelighet i modellens prediksjoner.

Modellarkitekturer som nevrale nettverk, spesielt konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) og rekurrente nevrale nettverk (RNN), spiller en avgjørende rolle i hvordan maskiner prosesserer data som bilder og sekvenser. For robotikk, spesielt i visuelle applikasjoner som objektdeteksjon, er CNN ofte valgt på grunn av deres evne til å lære romlige hierarkier i bilder.

Opplæring og optimalisering av disse modellene krever forståelse av tapfunksjoner og optimaliseringsmetoder som gradientdescent og Adam, som er designet for å minimere feilene i modellens prediksjoner. Å forstå balansen mellom overtilpasning (overfitting) og undertilpasning (underfitting) er også viktig for å sikre at modellen lærer fra dataene på en robust måte.

Implementering av datavisjon

I robotikk er maskinlæring ikke begrenset til grunnleggende læringsteknikker; en annen viktig komponent er datavisjon (computer vision). Datavisjon gjør det mulig for roboter å tolke og forstå visuelle data fra deres omgivelser. Dette kan være alt fra å gjenkjenne objekter på et bord til å navigere gjennom et rom uten å kollidere med hindringer.

Datavisjon kan brukes til en rekke oppgaver, inkludert:

  • Bildeklassifisering: Å tildele etiketter til bilder for å identifisere hva som finnes i bildet, som å identifisere om en bil er på en vei.

  • Objektdeteksjon: Identifisering og lokalisering av flere objekter i et bilde, som å finne alle mennesker i et rom.

  • Pose-estimering: Bestemmelse av posisjonen og orienteringen til objekter eller mennesker, nyttig for både navigering og interaksjon med objekter.

  • Semantisk segmentering og instanssegmentering: Å dele et bilde opp i kategorier eller individuelt gjenkjenne objekter i et bilde for å forbedre forståelsen av omgivelsene.

Bruken av biblioteker som OpenCV og TensorFlow for datavisjon gjør implementeringen lettere, og gir roboter muligheten til å prosessere og analysere bilder effektivt.

Viktige overveielser for leseren

Når du implementerer maskinlæring og datavisjon i roboter, er det flere aspekter som må tas hensyn til. Først og fremst er det viktig å forstå de spesifikke kravene til robotens oppgave, enten det gjelder autonom navigering, objekthåndtering eller interaksjon med mennesker. Valg av riktig læringsteknikk, enten det er overvåket læring, forsterkningslæring eller en hybrid tilnærming, kan være avgjørende for å oppnå ønskede resultater.

En annen viktig faktor er datainnsamling og datakvalitet. For at en robot skal lære effektivt, må den trenes på representativ data. Det er også essensielt å være oppmerksom på utfordringene som oppstår med maskinlæring, som for eksempel behovet for store mengder merket data, datarensing, og å unngå skjevheter i treningsdataene som kan føre til dårlig generalisering.

Det er også viktig å forstå hvordan ML-modellene kan integreres effektivt med ROS2 for å bygge robuste, autonome robotsystemer. ROS2 gir et fleksibelt rammeverk for robotikkapplikasjoner, men det krever kunnskap om både robotikk og maskinlæring for å utnytte det fullt ut.

Hvordan løse vanlige problemer med ROS2 og Gazebo under utvikling av robotikkprosjekter

Å komme i gang med ROS2 og Gazebo kan ofte by på utfordringer, spesielt når man prøver å sette opp et utviklingsmiljø for robotikk. Selv om disse verktøyene gir en kraftig plattform for robotprogrammering, er det ikke uvanlig at brukere støter på tekniske problemer. Denne delen gir deg en oversikt over vanlige problemer og deres løsninger, slik at du kan bruke mer tid på å utvikle robotene dine og mindre tid på å håndtere tekniske hindringer.

Et av de mest vanlige problemene er når Gazebo ikke starter som forventet. Dette kan oppstå ved kommandoen ros2 launch gazebo_ros empty_world.launch.py, som ofte resulterer i feilmeldinger eller at programmet ikke lanseres i det hele tatt. Den første løsningen her er å dobbeltsjekke installasjonen av Gazebo og ROS2 Gazebo-pakkene. Det er viktig å sørge for at disse er installert korrekt ved å følge instruksjonene i dokumentasjonen på nytt. Gazebo er sterkt avhengig av OpenGL for rendering, og en annen vanlig årsak kan være utdaterte grafikkdrivere. For brukere med NVIDIA-grafikkort, kan en enkel oppdatering av de proprietære driverne ved hjelp av kommandoen sudo ubuntu-drivers autoinstall løse problemet. Hvis det fortsatt er problemer, kan det være manglende avhengigheter som hindrer Gazebo i å starte. Dette kan løses ved å installere nødvendige avhengigheter via kommandoen sudo apt install -y. For å få mer detaljert informasjon om hva som kan være galt, kan du kjøre Gazebo med verbose output ved å bruke kommandoen ros2 launch gazebo_ros empty_world.launch.py --verbose.

Et annet vanlig problem er når VS Code-utvidelsene, som ROS og Python-utvidelsene, ikke fungerer som forventet. Dette kan manifestere seg i form av manglende IntelliSense eller feil i syntaksfremheving. For å løse dette, bør du begynne med å sørge for at nødvendige utvidelser er installert korrekt. Dette kan du sjekke i utvidelsesvinduet (Ctrl+Shift+X). Etterpå kan det være nødvendig å laste inn VS Code på nytt for at utvidelsene skal aktiveres, eller du kan sjekke om innstillingene for disse utvidelsene er korrekt konfigurert, spesielt Python-tolkeren. Det er også viktig å holde både VS Code og utvidelsene oppdatert, ettersom nye oppdateringer kan inneholde nødvendige feilrettinger og forbedringer. Hvis problemene vedvarer, kan det være nyttig å sjekke utvidelsenes loggfiler via Output-panelet (Ctrl+Shift+U), som kan gi deg spesifik informasjon om feil eller konflikter.

En tredje utfordring som kan oppstå er når du får tillatelsesfeil ved utføring av ROS2-kommandoer eller ved tilgang til spesifikke kataloger. Dette kan ofte løses ved å kontrollere og eventuelt endre filrettighetene til skriptene eller katalogene som gir problemer, ved å bruke kommandoen chmod +x. En annen viktig ting å merke seg er at du bør unngå å bruke sudo med ROS2-kommandoer, da det kan føre til problemer med tillatelser i systemet. For eksempel kan det være nødvendig å legge brukeren til spesifikke grupper, som for tilgang til USB-enheter til robotens maskinvare. Dette kan gjøres ved å bruke kommandoen sudo usermod -aG dialout $USER. Etter å ha lagt til brukeren i en gruppe, må du logge ut og inn igjen for at endringene skal tre i kraft.

Når du har løst de tekniske problemene som kan oppstå under installasjon og oppsett, er det på tide å fokusere på hvordan du kan bygge et solid utviklingsmiljø. Ved å sikre at ROS2, Gazebo, Python og IDE-en din er riktig installert og konfigurert, legger du et solid fundament for videre utvikling av robotprogrammering. Et velfungerende miljø ikke bare forbedrer produktiviteten din, men reduserer også frustrasjoner, slik at du kan bruke mer tid på å utvikle og programmere robotene dine.

En annen viktig del av forberedelsen er å forstå hvordan de ulike delene av ROS2 fungerer sammen. ROS2 er ikke bare et rammeverk, men et kommunikasjonsnettverk mellom forskjellige komponenter i roboten din. Node-enheter i ROS2 fungerer som byggesteiner i et robotprosjekt, hver ansvarlig for en spesifikk funksjon. For eksempel kan en node håndtere data fra sensorer som et kamera, mens en annen node styrer robotens bevegelser. Disse nodene kommuniserer med hverandre ved hjelp av "topics", som er kanaler for dataoverføring. Noen ganger kreves det også synkrone forespørsler mellom noder, som kan håndteres av ROS2-tjenester, som fungerer på en måte som ligner bestillingssystemene på en restaurant.

For å bygge på denne grunnleggende forståelsen, bør du se på hvordan ROS2 muliggjør fleksibilitet og skalerbarhet i robotdesign. Ved å bruke noder som kan legges til eller fjernes etter behov, kan du bygge et system som lett kan tilpasses nye krav uten å måtte redesigne hele systemet. Dette er spesielt viktig i robotikk, hvor forskjellige prosjekter kan ha svært ulike krav til programvare og maskinvare.

Det er også viktig å merke seg at ROS2s store og aktive fellesskap spiller en avgjørende rolle. Dette fellesskapet bidrar med et stort antall pakker og verktøy som gjør det lettere å bygge på eksisterende løsninger, i stedet for å starte fra bunnen av. Enten du er en nybegynner eller en erfaren utvikler, kan du dra nytte av dette økosystemet, som stadig utvikles.

Når du har fått en solid forståelse av ROS2s arkitektur og grunnleggende funksjoner, vil du være bedre rustet til å dykke videre inn i mer avanserte temaer, som spesifik programmering av robotbevegelser og håndtering av sensordata i sanntid.

Hvordan ROS2 Forbedrer Autonome Roboter og Systemutvikling

ROS2 er et avansert rammeverk som er designet for å håndtere de spesifikke kravene som autonome roboter og systemer krever, spesielt i sanntid. Med funksjoner som sanntidsytelse og støtte for tverrplattformutvikling gir ROS2 utviklere muligheten til å bygge mer effektive og pålitelige løsninger. Et godt eksempel på hvordan ROS2 benyttes, er i autonome roboter som opererer i lagerhaller. Denne typen roboter må kunne navigere, hente informasjon fra sensorer, samhandle med andre roboter og utføre komplekse oppgaver uten menneskelig inngrep. ROS2 hjelper til med å koordinere disse funksjonene effektivt, noe som er essensielt for et vellykket operasjonelt miljø.

I et typisk scenario, som for eksempel en autonom robot i et lager, kan ROS2 brukes til å bygge en struktur som består av flere noder som håndterer spesifikke oppgaver. En navigasjonsnode kan for eksempel være ansvarlig for ruteplanlegging og bevegelse, mens sensor-noder samler data fra LiDAR, kameraer og andre sensorer for å gi roboter innsikt i omgivelsene sine. Kommunikasjonsnoder lar robotene koordinere med hverandre for å optimalisere oppgaver og unngå kollisjoner, mens en brukergrensesnitt-node gjør det mulig for operatører å overvåke og kontrollere robotene i sanntid. Dette modulære oppsettet tillater en effektiv og pålitelig arbeidsflyt som kan tilpasses og skaleres etter behov.

Installasjon av ROS2 på Ubuntu

ROS2 kan installeres på flere operativsystemer, men i dette eksemplet fokuserer vi på Ubuntu 20.04, som er en av de mest populære plattformene for ROS2-utvikling. Før du begynner å installere, er det viktig å sikre at systemet ditt er forberedt på å hente nødvendige pakker fra ROS2-repositoriene. Denne prosessen inkluderer å installere nødvendige pakker som curl, gnupg, og lsb-release, legge til ROS2 GPG-nøkkelen, samt legge til ROS2-depotet i systemets kildefiler. Etter å ha forberedt systemet på dette viset, kan du installere ROS2 med en enkel kommando og deretter initialisere rosdep, et verktøy for å håndtere systemavhengigheter.

Etter at ROS2 er installert, må du sette opp miljøvariabler slik at du kan kjøre ROS2-kommandoer direkte i terminalen. Dette kan gjøres ved å kildesette en konfigurasjon i ~/.bashrc-filen. For videre utvikling kan du installere ekstra ROS2-pakker som passer til prosjektets behov, for eksempel verktøy for bygging av ROS2-pakker.

Grunnleggende Konsepter i ROS2

ROS2 er delt opp i flere viktige konsepter som er essensielle å forstå for effektiv utvikling. Blant disse er noder, emner (topics), tjenester (services) og handlinger (actions). Noder er individuelle prosesser som utfører spesifikke oppgaver, som kan være alt fra å håndtere bevegelse til å analysere sensorinformasjon. Hver node har en bestemt funksjon, og dette gir både modularitet og gjenbrukbarhet. Man kan bygge nye noder for spesifikke oppgaver, og legge dem til et system uten å forstyrre de eksisterende funksjonene.

I et ROS2-basert system vil noder kommunisere med hverandre via emner. Et emne fungerer som en buss hvor flere noder kan sende eller motta meldinger. For eksempel kan en node som publiserer data til et emne brukes av flere andre noder som lytter til dette emnet for å utføre videre behandling. Dette gjør at kommunikasjonen mellom noder kan være asynkron og mange-til-mange, noe som øker fleksibiliteten i systemet.

For utvikling av enkle ROS2-applikasjoner kan du lage egne noder ved hjelp av Python, som gjør det mulig å utføre operasjoner som for eksempel å sende en melding til et emne med en bestemt tidsintervall. Denne fleksibiliteten er en av de store fordelene med ROS2, da utviklere kan bygge løsninger som er både effektive og lett tilpassbare.

Sanntidskrav i ROS2

En av de viktigste egenskapene ved ROS2 er dens evne til å håndtere sanntid. Dette betyr at ROS2 kan håndtere oppgaver der tid er en kritisk faktor, som for eksempel autonom navigasjon. I slike applikasjoner er det viktig at roboten kan utføre oppgaver med høy presisjon og på et forutsigbart tidspunkt, uten forsinkelser som kan føre til feil. ROS2 tilbyr et sanntidssystem som muliggjør deterministisk oppførsel, noe som betyr at robotene kan reagere på hendelser og omstendigheter i sanntid med høy nøyaktighet.

Denne sanntidsevnen er avgjørende i mange industrielle applikasjoner, for eksempel i autonome kjøretøy eller roboter som jobber i lager eller fabrikker, hvor en feil kan ha store konsekvenser. ROS2 gir utviklere muligheten til å bygge systemer som kan utføre komplekse oppgaver på en pålitelig måte i slike kritiske miljøer.

Tverrplattformstøtte

ROS2 er også designet for å støtte flere operativsystemer. Dette gjør det mulig å utvikle applikasjoner som kan kjøres på forskjellige plattformer, for eksempel Linux, Windows og macOS. Denne tverrplattformstøtten gjør ROS2 til et fleksibelt valg for utviklere som jobber med forskjellige typer maskinvare og programvare. I praksis betyr dette at utviklere kan bruke ROS2 på systemer som de er komfortable med, samtidig som de kan dele og samarbeide på tvers av forskjellige plattformer uten store tekniske utfordringer.

Viktige Ekstra Aspekter

Når man arbeider med ROS2, er det viktig å forstå at utvikling med et rammeverk som ROS2 ofte involverer et kontinuerlig samarbeid mellom ulike noder og systemer. Det krever en god forståelse av hvordan man designer effektive og pålitelige kommunikasjonskanaler mellom forskjellige komponenter i et system. Videre er det avgjørende å ha kontroll på sanntidskravene som gjelder for spesifikke applikasjoner, samt en forståelse av hvordan man kan optimalisere ytelsen for å sikre pålitelighet i sanntid.

Endringene i ROS2 kan også påvirke hvordan ulike pakker utvikles og implementeres, så det er viktig å holde seg oppdatert på nye versjoner og forbedringer som kan ha innvirkning på utviklingen av roboter. For de som er i ferd med å bygge komplekse robotsystemer, er det ofte en kontinuerlig prosess med feilsøking og testing, da teknologiske utfordringer kan oppstå på forskjellige stadier av utviklingssyklusen.

Hvordan trykkokerens fysiske prinsipper akselererer matlaging og energibesparelser
Hvordan lage en velsmakende og varmende indisk rett med linser og butternut squash
Hva er forskjellen mellom Lagrange- og Hamilton-formuleringene i funksjonalintegraler?