ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿವಿಧ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಕುಶಲತೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಗಮನ ಸೆಳೆದಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದರೆ 3D ದೃಶ್ಯ ಕ್ರಮವಿಲ್ಲದ ಗ್ರಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಆಕಾರಗಳು, ಗಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಕಶ್ಚರ್‌ಗಳ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಸಮರ್ಥವಾದ 3D ದೃಶ್ಯ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಲ್ಲದ ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
1. ಆಳ ಸಂವೇದಕಗಳು
a ಗಾಗಿ ಮೊದಲ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಪಾಯಿಂಟ್3D ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಆಳ ಸಂವೇದಕಗಳು. ಆಳವಾದ ಸಂವೇದಕಗಳು ಸಂವೇದಕ ಮತ್ತು ವಸ್ತುವಿನ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ, ಇದು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವಿವರವಾದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ LIDAR, ಮತ್ತು ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೆಪ್ತ್ ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ.
LIDAR ಮತ್ತೊಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಳ ಸಂವೇದಕವಾಗಿದ್ದು ಅದು ದೂರವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಲೇಸರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಲೇಸರ್ ದ್ವಿದಳ ಧಾನ್ಯಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲೇಸರ್ ಗ್ರಹಿಸುವ ವಸ್ತುವಿನಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. LIDAR ವಸ್ತುವಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ 3D ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್, ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಸ್ಪಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ರೀತಿಯ ಡೆಪ್ತ್ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಪರಸ್ಪರ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿರುವ ಎರಡು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 3D ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಕ್ಯಾಮರಾದಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸುವ ವಸ್ತುವಿನ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು. ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಹಗುರವಾದ, ಕೈಗೆಟುಕುವ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
2. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು
3D ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಎರಡನೇ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು. ಈ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅವುಗಳ ಆಕಾರ, ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಮೇಲ್ಮೈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ.
ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಡೆಪ್ತ್ ಸೆನ್ಸರ್‌ನಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ 3D ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಜನಪ್ರಿಯ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಸಿಸ್ಟಂ ನಂತರ ಗ್ರಹಿಸುವ ವಸ್ತುವಿನ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ಮೈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ವಸ್ತುವಿನ ಗುರುತನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಹಿಂದೆ ತಿಳಿದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳ ಲೈಬ್ರರಿಗೆ ಗ್ರಹಿಸುವ ವಸ್ತುವಿನ 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ.
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಮತ್ತೊಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಮೂಲೆಗಳು, ಅಂಚುಗಳು ಮತ್ತು ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳಂತಹ ಗ್ರಹಿಸುವ ವಸ್ತುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹಿಂದೆ ತಿಳಿದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವೇಗದೊಂದಿಗೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಗ್ರಾಸ್ಪಿಂಗ್‌ನಂತಹ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು
a ಗಾಗಿ ಮೂರನೇ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಪಾಯಿಂಟ್3D ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗ್ರಾಸ್ಪಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಸ್ ಆಗಿದೆ. ಗ್ರಾಸ್ಪಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಎತ್ತಿಕೊಂಡು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಾಗಿವೆ. ಗ್ರಾಸ್ಪ್ ಪ್ಲಾನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಗ್ರಾಸ್ಪ್ ಜನರೇಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫೋರ್ಸ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ಗ್ರಾಸ್ಪಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ.
ಗ್ರಾಸ್ಪ್ ಪ್ಲಾನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಸ್ತುವಿನ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಹಿಸುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಂತರ ಪ್ರತಿ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಸ್ಪ್ ಜನರೇಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಯೋಜನೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಗ್ರಾಸ್ಪ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಫೋರ್ಸ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ರೀತಿಯ ಗ್ರಾಸ್ಪಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ವಸ್ತುವಿನ ತೂಕ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಸೂಕ್ತ ಗ್ರಹಣ ಬಲವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ರೋಬೋಟ್ ಭಾರವಾದ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನೂ ಬೀಳದೆಯೇ ಎತ್ತಿಕೊಳ್ಳಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
4. ಗ್ರಿಪ್ಪರ್ಸ್
3D ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್ ಆಗಿದೆ. ಗ್ರಿಪ್ಪರ್ ಎನ್ನುವುದು ರೋಬೋಟಿಕ್ ಕೈಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಗ್ರಹಿಸುವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಎತ್ತಿಕೊಂಡು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮಾನಾಂತರ ದವಡೆ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್‌ಗಳು, ತ್ರಿ-ಫಿಂಗರ್ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಕ್ಷನ್ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ.
ಸಮಾನಾಂತರ ದವಡೆ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್‌ಗಳು ಎರಡು ಸಮಾನಾಂತರ ದವಡೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಅದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಪರಸ್ಪರ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಅವು ಸರಳ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದ್ದು, ಪಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ಲೇಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೂರು-ಬೆರಳಿನ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಬಹುಮುಖವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಗಾತ್ರಗಳ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಲ್ಲವು. ಅವರು ವಸ್ತುವನ್ನು ತಿರುಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೂಡಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಜೋಡಣೆ ಮತ್ತು ಕುಶಲ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಸಕ್ಷನ್ ಗ್ರಿಪ್ಪರ್‌ಗಳು ವ್ಯಾಕ್ಯೂಮ್ ಸಕ್ಷನ್ ಕಪ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಗ್ರಹಿಸುವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು. ಗಾಜು, ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಲೋಹದಂತಹ ನಯವಾದ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ a3D ದೃಶ್ಯ ಕ್ರಮವಿಲ್ಲದ ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಡೆಪ್ತ್ ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಗ್ರಾಸ್ಪಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಿಪ್ಪರ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂರಚನಾ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಗ್ರಹಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಉತ್ಪಾದನೆ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್-18-2024
