ロボットが部屋の中を移動する必要がある場合、いくつかの経路があり、それぞれに曲線があり、複数の開始点と終了点の可能性があります。 最も効率的で費用対効果の高いアプローチはどのように決定されるのでしょうか? 米国の研究者の協力チームが答えを見つけられるかもしれません。 彼らは、この種の一般的な制御問題に対する最適な解決策を決定する方法を開発しました。これは、ポイント A からポイント B への、より複雑な自動ロボットナビゲーションへの移動に必要な意思決定に適用できます。
おそらくこれは、一般的な最適制御問題に対して、最適性の証明を備えた、柔軟性が高く、計算効率が高く、正確な解決策が提示されたのは初めてです。
研究者らは、XNUMX つの既存のアプローチを組み合わせて、制御問題において最も最適な直接パスを見つけるアルゴリズム アプローチを可能にしました。 RBF-Galerkin と呼ばれる彼らのメソッドは、貢献する XNUMX つのメソッドにちなんで名付けられました。 RBF は動径基底関数であり、特定の点間の距離を推定し、不規則なデータの推定値に重みを付けることができます。 ガラーキン アプローチは、ロシアの数学者ボリス ガラーキンにちなんで名付けられ、離散パラメーターを使用せずに制御問題に制約を適用します。
提案された方法は、最適な制御問題をパラメータ化するための基底関数に関して大きな柔軟性を提供します。
この方法をテストするために、研究者らはロボットに、XNUMX つの円を含む平らな空間を、その円に交差することなく移動するように指示しました。 彼らは XNUMX つのアプローチを使用してロボットの軌道をどのように変更できるかを確認し、RBF-Galerkin 法が XNUMX つの異なる対決において最もコストと時間の効率が高いことを発見しました。
研究者らは次に、 自動の 問題の初期パラメータの推定方法を微調整する戦略であるとミリネジャド氏は述べた。 また、初期推定における潜在的な誤差を最小限に抑えるよう努めることにより、アプローチの全体的なパフォーマンスを向上し続けることも計画しています。
ELEタイムズ
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