Lorsqu'un robot doit se déplacer dans une pièce, il existe plusieurs chemins, chacun avec des courbes et de multiples points de départ et d'arrivée potentiels. Comment décide-t-il de l'approche la plus efficace et la plus rentable? Une équipe collaborative de chercheurs aux États-Unis pourrait avoir la réponse. Ils ont développé une méthode pour déterminer la solution optimale pour ce type de problème de contrôle général, qui pourrait s'appliquer à la prise de décision nécessaire pour passer d'un point A à un point B à une navigation robotique automatisée plus complexe.
C'est peut-être la première fois qu'une solution très flexible, efficace du point de vue informatique et précise avec la preuve d'optimalité est présentée pour des problèmes généraux de contrôle optimal.
Les chercheurs ont combiné deux approches existantes pour permettre l'approche algorithmique, qui trouve le chemin le plus optimal et direct dans les problèmes de contrôle. Leur méthode, appelée RBF-Galerkin, porte le nom des deux méthodes contributrices. RBF est une fonction de base radiale, qui peut estimer les distances entre des points spécifiques et pondérer les estimations dans des données désordonnées. L'approche Galerkin porte le nom du mathématicien russe Boris Galerkin, qui applique des contraintes aux problèmes de contrôle sans paramètres discrets.
La méthode proposée offre une grande flexibilité en termes de fonctions de base pour paramétrer un problème de contrôle optimal.
Pour tester la méthode, les chercheurs ont demandé au robot de se déplacer dans un espace plat contenant trois cercles sans traverser les cercles. Ils ont utilisé trois approches pour voir comment ils pourraient changer la trajectoire du robot et ont découvert que leur méthode RBF-Galerkin était la plus efficace en termes de coût et de temps dans trois confrontations différentes.
Les chercheurs prévoient ensuite de développer un automatisé stratégie pour affiner la façon dont les paramètres initiaux du problème sont estimés, a déclaré Mirinejad. Ils prévoient également de continuer à améliorer la performance globale de leur approche en s'efforçant de minimiser les erreurs potentielles dans les estimations initiales.
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