Wprowadzamy Arena Robotyczna Planetarna

Modelowanie środowiskowe

Serce Areny Robotycznej Planetarnej to szczegółowy model środowiska. Zawiera realistyczną generację terenu opartą na tworzeniu planety – uwzględniając czynniki takie jak gęstość wulcjarstwa, ruch płytek tectonicznych (simulowany) i różne składniki powierzchni.

Warunki atmosferyczne są symulowane dynamicznie, wpłyniając na mobilność robotów, wydajność czujników oraz nawet wybory projektowe robotów. Wpływ oporu wiatru, zmian ciśnienia i potencjalnych poziomów promieniowania jest uwzględniony.

None – Primarily procedural generation & physics-based simulation.

Projektowanie i zarządzanie robotami

Możesz projektować roboty z modułowej biblioteki zawierającej rodzaje kadłubów, konfiguracje silników, zestawy czujników (kamery, lidar, jednostki pomiarowe ciężkości), oraz ręce manipulacyjne. Masę, moment bezwładności i zużycie mocy każdego komponentu dokładne modele zawierają.

Zarządzanie jest osiągane poprzez interfejs skryptowy umożliwiający zdefiniowanie wzorcowych ruchów, krzywej reakcji oraz algorytmów decyzyjnych opartych na danych czujnikowych. Możesz zaimplementować pętle sterowania PID dla dokładnego zarządzania silnikami.

τ = Kb(Δθ) + Ki∫Δθ dt  (Torque Control)

Definicja Zadania i Zarządzanie Zasobami

Symulacja pozwala Ci zdefiniować skomplikowane zadania dla roboczyt, od prostej reprezentacji obiektów do złożonych badan geologicznych. Parametry zadania – takie jak lokalizacja docelowa, wymagana precyzja i ograniczenia czasowe – można dostosować.

Zarządzanie zasobami jest kluczowym elementem, gdzie symulowane zasoby, takie jak energia (tryb akcyzy baterii), materiały (dla napraw/konstrukcji) oraz dane wymagają czerpnięcia i optymalizacji przez Twoje jednostki robocze.

E = mgh  (Energy Conservation - relevant for terrain traversal)

Zaawansowane funkcje i parametry symulacji

Symulacja zawiera realistyczną fizykę – w tym grawitację, tarcie i pęd. Zderzenia robotów są dokładnie modelowane, co pozwala na testowanie siłowności swoich projektów.

Parametry symulacji, takie jak wielkość kroku czasowego i metody numerycznej integracji, wpływają na dokładność i koszt obliczeń. Eksperymentuj z różnymi ustawieniami, aby optymalizować wydajność dla konkretnych sytuacji.

F = ma (Newton's Second Law)

Często zadawane pytania

Wypróbuj na żywo

Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Inverse Kinematics (FABRIK) i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.