عندما يحتاج الروبوت إلى التحرك عبر غرفة ، هناك عدة مسارات ، لكل منها منحنيات ونقاط بداية ونهاية محتملة متعددة. كيف يقرر النهج الأكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة؟ قد يكون لدى فريق متعاون من الباحثين في الولايات المتحدة الإجابة. لقد طوروا طريقة لتحديد الحل الأمثل لهذا النوع من مشاكل التحكم العامة ، والتي يمكن أن تنطبق على عملية صنع القرار اللازمة للانتقال من النقطة A إلى النقطة B إلى التنقل الآلي الأكثر تعقيدًا والروبوتية.
ربما تكون هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها تقديم حل مرن للغاية وفعال من الناحية الحسابية ودقيق مع دليل على الأمثل لمشاكل التحكم العامة المثلى.
قام الباحثون بدمج نهجين حاليين لتمكين النهج الحسابي ، والذي يجد المسار الأكثر أمثلًا ومباشرًا في مشاكل التحكم. طريقتهم ، التي تسمى RBF-Galerkin ، سميت للطريقتين المساهمة. RBF هي دالة أساس شعاعي ، يمكنها تقدير المسافات بين نقاط محددة ووزن التقديرات في البيانات المضطربة. تم تسمية نهج Galerkin على اسم عالم الرياضيات الروسي Boris Galerkin ، والذي يطبق قيودًا للتحكم في المشكلات بدون معلمات منفصلة.
توفر الطريقة المقترحة مرونة كبيرة من حيث وظائف الأساس لتحديد معلمات مشكلة التحكم الأمثل.
لاختبار الطريقة ، طلب الباحثون من الروبوت أن يتحرك عبر مساحة مسطحة تحتوي على ثلاث دوائر دون العبور إلى الدوائر. استخدموا ثلاث طرق لمعرفة كيف يمكنهم تغيير مسار الروبوت ووجدوا أن طريقة RBF-Galerkin كانت الأكثر كفاءة من حيث التكلفة والوقت في ثلاث مواجهات مختلفة.
يخطط الباحثون القادمون لتطوير ملف الآلي استراتيجية لضبط كيفية تقدير العوامل الأولية للمشكلة ، قال ميرينجاد. كما يخططون لمواصلة تحسين الأداء العام لنهجهم من خلال العمل على تقليل الأخطاء المحتملة في التقديرات الأولية.
ELE تايمز
-
ELE تايمزhttps://www.eletimes.com/author/eletimes-newsتحسين أداء التعلم الآلي عن طريق إسقاط الأصفار
-
ELE تايمزhttps://www.eletimes.com/author/eletimes-newsتتعاون BD Soft T مع Data Resolve ، وتعزز عروضها في الأمن السيبراني وذكاء المؤسسات
-
ELE تايمزhttps://www.eletimes.com/author/eletimes-newsيمكن أن تؤدي مادة واحدة بوظيفتين إلى ذاكرة أسرع
-
ELE تايمزhttps://www.eletimes.com/author/eletimes-newsجديد تكنولوجيا يمكن أن يجلب أسرع إصدار من 5G إلى منزلك ومكان عملك