Когда роботу нужно перемещаться по комнате, есть несколько путей, каждый с изгибами и несколькими потенциальными начальными и конечными точками. Как он выбирает наиболее эффективный и экономичный подход? Совместная группа исследователей в Соединенных Штатах может дать ответ. Они разработали метод определения оптимального решения для такого рода общей проблемы управления, который может применяться к принятию решений, необходимых для перехода из точки A в точку B к более сложной автоматизированной роботизированной навигации.
Возможно, это первый раз, когда для общих задач оптимального управления представлено очень гибкое, эффективное с точки зрения вычислений и точное решение с доказательством оптимальности.
Исследователи объединили два существующих подхода, чтобы реализовать алгоритмический подход, который находит наиболее оптимальный прямой путь в задачах управления. Их метод, названный RBF-Galerkin, назван в честь двух участвующих методов. RBF - это радиальная базисная функция, которая может оценивать расстояния между конкретными точками и взвешивать оценки в неупорядоченных данных. Подход Галеркина назван в честь русского математика Бориса Галеркина, который применяет ограничения к задачам управления без дискретных параметров.
Предлагаемый метод предлагает большую гибкость с точки зрения базисных функций для параметризации задачи оптимального управления.
Чтобы проверить метод, исследователи сказали роботу двигаться по плоскому пространству, содержащему три круга, не пересекаясь с кругами. Они использовали три подхода, чтобы увидеть, как они могут изменить траекторию робота, и обнаружили, что их метод RBF-Galerkin был наиболее экономичным и эффективным по времени в трех различных противостояниях.
Затем исследователи планируют разработать автоматизированный Стратегия для точной настройки того, как оцениваются начальные параметры проблемы, сказал Миринеджад. Они также планируют продолжать улучшать общую производительность своего подхода, работая над минимизацией потенциальных ошибок в первоначальных оценках.
ЭЛЕ Таймс
-
ЭЛЕ Таймсhttps://www.eletimes.com/author/eletimes-newsПовысьте производительность машинного обучения, отбросив нули
-
ЭЛЕ Таймсhttps://www.eletimes.com/author/eletimes-newsBD Soft объединяется с Data Resolve, расширяет свои предложения в области кибербезопасности и корпоративной аналитики
-
ЭЛЕ Таймсhttps://www.eletimes.com/author/eletimes-newsОдин материал с двумя функциями может привести к более быстрой памяти
-
ЭЛЕ Таймсhttps://www.eletimes.com/author/eletimes-newsНовые Технологии Может принести самую быструю версию 5G к вам домой и на работу