Quando un robot ha bisogno di muoversi attraverso una stanza, ci sono diversi percorsi, ognuno con curve e più potenziali punti di partenza e di arrivo. Come decide l'approccio più efficiente e conveniente? Un team collaborativo di ricercatori negli Stati Uniti potrebbe avere la risposta. Hanno sviluppato un metodo per determinare la soluzione ottimale per questo tipo di problema di controllo generale, che potrebbe applicarsi al processo decisionale necessario per spostarsi dal punto A al punto B a una navigazione robotica automatizzata più complessa.
Questa è forse la prima volta che viene presentata una soluzione altamente flessibile, computazionalmente efficiente e accurata con la prova dell'ottimalità per problemi generali di controllo ottimo.
I ricercatori hanno combinato due approcci esistenti per abilitare l'approccio algoritmico, che trova il percorso più ottimale e diretto nei problemi di controllo. Il loro metodo, chiamato RBF-Galerkin, prende il nome dai due metodi che contribuiscono. RBF è una funzione a base radiale, che può stimare le distanze tra punti specifici e pesare le stime in dati disordinati. L'approccio Galerkin prende il nome dal matematico russo Boris Galerkin, che applica vincoli per controllare problemi senza parametri discreti.
Il metodo proposto offre una grande flessibilità in termini di funzioni di base per parametrizzare un problema di controllo ottimo.
Per testare il metodo, i ricercatori hanno detto al robot di muoversi attraverso uno spazio piatto contenente tre cerchi senza incrociare i cerchi. Hanno usato tre approcci per vedere come potevano cambiare la traiettoria del robot e hanno scoperto che il loro metodo RBF-Galerkin era il più efficiente in termini di costi e tempo in tre diversi scontri.
I ricercatori hanno in programma di sviluppare un automatizzato strategia per mettere a punto il modo in cui vengono stimati i parametri iniziali del problema, ha affermato Mirinejad. Hanno inoltre in programma di continuare a migliorare le prestazioni complessive del loro approccio lavorando per ridurre al minimo i potenziali errori nelle stime iniziali.
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