Алгоритм, разработанный китайским ученым Джиюнем Ю, обещает значительно повысить эффективность и безопасность роботов и автономных транспортных средств. Исследование, опубликованное в журнале International Journal of Computational Science and Engineering (IJCSE), представляет новый подход, основанный на экспоненциальной стратегии управления с упреждающей обратной связью и адаптивном управлении без моделей (MFAC), который позволяет роботам эффективно избегать столкновений.
Алгоритм основан на использовании искусственного потенциального поля (APF), которое помогает роботам планировать маршруты, учитывая препятствия и обходя их для предотвращения столкновений. Однако, в отличие от традиционных моделей, роботы, применяющие новый подход, рассматривают препятствия как динамические объекты, позволяя им активно следовать за ними с сохранением безопасной дистанции.
Исследователи провели эксперименты, которые подтвердили эффективность нового алгоритма. По результатам экспериментов стало очевидно, что подход MFAC с использованием APF превосходит традиционные модели в отслеживании траекторий и снижении количества допущенных ошибок роботами.
Джиюн Ю выразил уверенность в том, что разработанный алгоритм будет полезным в области автоматизации транспортных средств.
Источник: lenta.ru