로봇이 방을 가로질러 이동해야 하는 경우에는 각각 곡선과 여러 잠재적 시작 및 끝 지점이 있는 여러 경로가 있습니다. 가장 효율적이고 비용 효율적인 접근 방식을 결정하는 방법은 무엇입니까? 미국의 공동 연구자 팀이 답을 가지고 있을 수 있습니다. 그들은 이러한 종류의 일반적인 제어 문제에 대한 최적의 솔루션을 결정하는 방법을 개발했으며, 이는 A 지점에서 B 지점으로 이동하여 보다 복잡한 자동화 로봇 탐색에 필요한 의사 결정에 적용할 수 있습니다.
이것은 아마도 일반적인 최적 제어 문제에 대해 최적성 증명과 함께 고도로 유연하고 계산적으로 효율적이며 정확한 솔루션이 제시되는 첫 번째 사례일 것입니다.
연구원들은 제어 문제에서 가장 최적의 직접적인 경로를 찾는 알고리즘 접근 방식을 가능하게 하기 위해 두 가지 기존 접근 방식을 결합했습니다. RBF-Galerkin이라고 하는 그들의 방법은 두 가지 기여 방법의 이름을 따서 명명되었습니다. RBF는 방사형 기저 함수로, 특정 지점 간의 거리를 추정하고 무질서한 데이터의 추정에 가중치를 부여할 수 있습니다. Galerkin 접근법은 러시아 수학자 Boris Galerkin의 이름을 따서 명명되었으며 이산 매개변수 없이 문제를 제어하기 위해 제약 조건을 적용합니다.
제안된 방법은 최적의 제어 문제를 매개변수화하기 위한 기본 함수 측면에서 큰 유연성을 제공합니다.
이 방법을 테스트하기 위해 연구원들은 로봇에게 원을 가로지르지 않고 XNUMX개의 원이 포함된 평평한 공간을 가로질러 이동하도록 지시했습니다. 그들은 세 가지 접근 방식을 사용하여 로봇의 궤적을 변경하는 방법을 확인했으며 RBF-Galerkin 방법이 세 가지 다른 측면에서 가장 비용 및 시간 효율성이 높다는 것을 발견했습니다.
연구원들은 다음 개발 계획 자동화 Mirinejad는 문제의 초기 매개변수를 추정하는 방법을 미세 조정하는 전략이라고 말했습니다. 그들은 또한 초기 추정에서 잠재적인 오류를 최소화하기 위해 노력함으로써 접근 방식의 전반적인 성능을 지속적으로 개선할 계획입니다.
ELE 타임즈
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