Новый алгоритм помогает роботам избегать столкновений

О новом подходе к автономной навигации роботов сообщается в Международный журнал вычислительной науки и техникикоторые могли бы помочь избежать столкновений и несчастных случаев в различных будущих приложениях в различных средах, таких как промышленные здания и склады, сельскохозяйственные поля и в городских ландшафтах беспилотных транспортных средств, на поисково-спасательных площадках, в учреждениях здравоохранения и даже в доме и саду.

Решение задач планирования и управления движением, важнейшие компоненты, обеспечивающие безопасное и эффективное передвижение роботов, уже много лет находятся в центре внимания исследователей. Теперь Джиюн Ю из Школы математики Цзинаньского университета в Гуанчжоу, Китай, сосредоточил внимание на двух фундаментальных аспектах решения проблем: повышении производительности системы управления и преодолении ограничений в планировании пути.

Ю добился точного отслеживания траектории, используя новую экспоненциальную стратегию управления с упреждающей обратной связью, основанную на итеративном управлении обучением (ILC) и адаптивном управлении без моделей (MFAC). Ее подход улучшает сходимость траекторий, уменьшает количество ошибок и обеспечивает точность и воспроизводимость результатов. робот движение.

Система планирования пути также решает проблему предотвращения столкновений с помощью алгоритма искусственного потенциального поля (APF). При этом препятствия на пути робота рассматриваются как силы отталкивания в виртуальном потенциальном поле, что позволяет роботу беспрепятственно перемещаться по ним. Ю провела моделирование и подтвердила эффективность своего подхода и показала, что он более эффективен, чем традиционные модели.

Подход Ю мог позволить роботу или автономный автомобиль найти подходящий и безопасный маршрут намного быстрее, чем другие подходы, сводя к минимуму ошибки, которых можно избежать, и открывая возможность для роботов работать в сложных и динамичных условиях.

Например, этот подход можно использовать для улучшения поведения автономных транспортных средств, позволяя беспилотным автомобилям безопасно и точно перемещаться по сложным сетям дорог. В складской и промышленной автоматизации система может улучшить логистику, включая сбор и сортировку, а также перемещение товаров и материалов по объекту. Система также может улучшить поисково-спасательных роботов, позволяя им более эффективно работать в зонах бедствия и перемещаться в опасных условиях. На полях сельскохозяйственная робототехника также принесет пользу благодаря более эффективной вспашке, посеву, орошению, мониторингу и сбору урожая.