Quando um robô precisa se mover por uma sala, há vários caminhos, cada um com curvas e vários pontos iniciais e finais potenciais. Como ele decide a abordagem mais eficiente e econômica? Uma equipe colaborativa de pesquisadores nos Estados Unidos pode ter a resposta. Eles desenvolveram um método para determinar a solução ótima para esse tipo de problema de controle geral, que poderia ser aplicado à tomada de decisão necessária para ir do ponto A ao ponto B para uma navegação robótica automatizada mais complexa.
Esta é talvez a primeira vez que uma solução altamente flexível, computacionalmente eficiente e precisa com a prova de otimização é apresentada para problemas gerais de controle ótimo.
Os pesquisadores combinaram duas abordagens existentes para permitir a abordagem algorítmica, que encontra o caminho mais direto e ideal nos problemas de controle. Seu método, chamado RBF-Galerkin, é nomeado para os dois métodos contribuintes. RBF é uma função de base radial, que pode estimar distâncias entre pontos específicos e ponderar as estimativas em dados desordenados. A abordagem de Galerkin é nomeada em homenagem ao matemático russo Boris Galerkin, que aplica restrições para controlar problemas sem parâmetros discretos.
O método proposto oferece uma grande flexibilidade em termos de funções básicas para parametrizar um problema de controle ótimo.
Para testar o método, os pesquisadores disseram ao robô para se mover por um espaço plano contendo três círculos sem cruzar os círculos. Eles usaram três abordagens para ver como poderiam mudar a trajetória do robô e descobriram que seu método RBF-Galerkin era o mais eficiente em termos de custo e tempo em três confrontos diferentes.
Os pesquisadores próximos planejam desenvolver um automatizado estratégia para ajustar como os parâmetros iniciais do problema são estimados, disse Mirinejad. Eles também planejam continuar melhorando o desempenho geral de sua abordagem, trabalhando para minimizar erros potenciais nas estimativas iniciais.
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