Nowy algorytm pomaga robotom unikać kolizji

Chiński badacz Jieyun Yu zaproponował nowe podejście do nawigacji autonomicznych robotów, które może pomóc uniknąć kolizji i wypadków samobieżnych urządzeń w różnych środowiskach.

Co wiemy.

Yu skupił się na dwóch głównych aspektach: poprawie wydajności systemu sterowania i przezwyciężeniu ograniczeń planowania ścieżki.

Badacz zapewnił dokładne śledzenie trajektorii za pomocą nowej strategii sterowania wykładniczym sprzężeniem zwrotnym opartej na iteracyjnym uczeniu (ILC) i sterowaniu adaptacyjnym bez modelu (MFAC). Podejście to poprawia zbieżność trajektorii, redukuje błędy oraz zapewnia dokładny i powtarzalny ruch robota.

System planowania ścieżki rozwiązuje również problem unikania kolizji przy użyciu algorytmu Artificial Potential Field (APF). Traktuje on przeszkody na ścieżce robota jako siły odpychające w wirtualnym polu potencjalnym, pozwalając robotowi na ich uniknięcie. Yu przeprowadziła symulacje i potwierdziła skuteczność swojej metody, a także wykazała jej wyższość nad tradycyjnymi modelami.

Podejście Yu może pozwolić robotowi lub pojazdowi autonomicznemu na szybsze znalezienie odpowiedniej i bezpiecznej trasy, minimalizując błędy i rozszerzając możliwości samojezdnych urządzeń do działania w złożonych i dynamicznych środowiskach.

Źródło: TechXplore.