Китайський вчений Джиюн Ю розробила алгоритм, який дозволяє роботам та автономним транспортним засобам більш ефективно оминати перешкоди. Дослідження було опубліковано в журналі International Journal of Computational Science and Engineering (IJCSE).
У матеріалі йдеться, що алгоритм побудований на експоненційній стратегії управління з випереджаючим зворотним зв’язком та адаптивному управлінні без моделей (MFAC). Даний підхід допоміг поліпшити відстеження траєкторій і знизити кількість помилок, що допускаються роботом.
За допомогою алгоритму штучного потенційного поля (APF) система може планувати маршрут таким чином, щоб уникати зіткнення. Робот розглядає перешкоди як динамічні об’єкти, що, зокрема, дозволяє йому слідувати за ними, дотримуючись дистанції. У ході експериментів з’ясувалося, що новий підхід ефективніший, ніж традиційні моделі.
За словами Джіюн Ю, алгоритм допоможе покращити автоматизацію транспортних засобів — на дорогах загального користування, пересіченої місцевості та в складських приміщеннях.
Наприкінці квітня фахівці Італійського технологічного інституту (IIT) створили рухомого робота для дослідження ґрунтів та вивчення клімату. Машина може змінювати форму, звиватися та зариватися в землю для збору даних.
Спасибо!
Теперь редакторы в курсе.