Китайский ученый Джиюн Ю разработала алгоритм, который позволяет роботам и автономным транспортным средствам более эффективно обходить препятствия. Исследование было опубликовано в журнале International Journal of Computational Science and Engineering (IJCSE).
В материале говорится, что алгоритм построен на экспоненциальной стратегии управления с упреждающей обратной связью и адаптивном управлении без моделей (MFAC). Данный подход помог улучшить отслеживание траекторий и снизить количество допускаемых роботом ошибок.
С помощью алгоритма искусственного потенциального поля (APF) система может планировать маршрут таким образом, чтобы избегать столкновения. Робот рассматривает препятствия как динамические объекты, что, в частности, позволяет ему следовать за ними, соблюдая дистанцию. В ходе экспериментов выяснилось, что новый подход более эффективен, чем традиционные модели.
По словам Джиюн Ю, алгоритм поможет улучшить автоматизацию транспортных средств — на дорогах общего пользования, пересеченной местности и в складских помещениях.
В конце апреля специалисты Итальянского технологического института (IIT) создали подвижного робота для исследования почв и изучения климата. Машина может менять форму, извиваться и зарываться в землю для сбора данных.