IAESCOREIAESCORE

IAES International Journal of Robotics and Automation (IJRA)IAES International Journal of Robotics and Automation (IJRA)

Kemajuan pesat dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan robotika telah membuka jalan bagi sistem otonom inovatif yang mampu melaksanakan tugas kompleks. Penelitian ini mengintegrasikan robotika dengan Large Language Models (LLMs) untuk mengembangkan sistem robot yang cerdas, serbaguna, dan ramah pengguna. Robot dirancang untuk menginterpretasikan perintah terstruktur, membuat keputusan secara real‑time, serta menavigasi secara otonom dalam lingkungan dinamis, mengatasi tantangan utama pada sistem otonom tradisional. Raspberry Pi 4 berfungsi sebagai unit pemrosesan utama, menggabungkan webcam untuk menangkap data visual, driver motor L298N untuk kontrol motor, dan speaker Bluetooth untuk umpan balik secara real‑time. API LLM memungkinkan robot memproses perintah bahasa alami, memberikan eksekusi tugas yang kontekstual serta adaptasi terhadap perubahan skenario. Pengujian menunjukkan kemampuan robot dalam navigasi otonom, deteksi rintangan, dan pelaksanaan tugas secara efektif, memberikan fondasi bagi berbagai industri seperti logistik, kesehatan, pendidikan, dan operasi di lingkungan berbahaya. Dengan mengintegrasikan LLM, robot mengatasi keterbatasan sistem berbasis aturan tradisional, meningkatkan pengambilan keputusan dinamis dan interaksi pengguna, serta dengan desain modular dan skalabilitasnya menjembatani kesenjangan antara kecerdasan mirip manusia dan presisi mekanik, membuka peluang bagi kemajuan robotika berbasis AI di masa depan.

Sistem yang diusulkan menunjukkan integrasi mulus antara AI canggih dan robotika untuk mengatasi tantangan dunia nyata, dengan memanfaatkan LLM dalam interpretasi perintah dan pengambilan keputusan sehingga mengatasi batasan robot otonom tradisional melalui adaptabilitas dan respons dinamis.Arsitektur modularnya, yang mencakup Raspberry Pi, webcam, dan driver motor, memastikan navigasi andal, deteksi hambatan, serta interaksi pengguna yang mudah, dan pengujian yang ketat membuktikan kehandalan sistem untuk aplikasi di bidang logistik, kesehatan, pendidikan, dan operasi berbahaya.Ke depannya, skalabilitas robot memungkinkan peningkatan lebih lanjut.

Penelitian lanjutan dapat menyelidiki pengembangan model bahasa besar yang dapat dijalankan secara offline pada perangkat keras berdaya rendah, guna mengurangi ketergantungan pada koneksi internet dan mempercepat respons robot dalam kondisi jaringan tidak stabil; selanjutnya, studi dapat mengeksplorasi integrasi sensor multimodal tambahan seperti LiDAR atau radar bersama LLM untuk meningkatkan persepsi lingkungan dan kemampuan menghindari rintangan, sehingga meningkatkan keandalan navigasi di lingkungan yang lebih kompleks; akhirnya, penelitian dapat memfokuskan pada strategi manajemen energi jangka panjang yang adaptif, termasuk algoritma pengaturan daya dinamis dan teknik penghematan energi berbasis beban kerja, untuk memperpanjang durasi operasi autonomi robot dalam aplikasi real‑world yang menuntut daya tahan baterai tinggi.

  1. IntelliDrive autonomous robot powered by large language model | Khan | IAES International Journal of... ijra.iaescore.com/index.php/IJRA/article/view/20996IntelliDrive autonomous robot powered by large language model Khan IAES International Journal of ijra iaescore index php IJRA article view 20996
Read online
File size530.9 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test