新演算法幫助機器人避免碰撞
摘要
一項報告於《國際計算科學與工程期刊》中指出，一種全新的自主機器人導航方法可能有助於避免各種未來應用中的碰撞和事故，例如工業建築和倉庫、農田、城市自動駕駛車輛環境、搜救場所、醫療環境甚至家庭和花園。這項研究聚焦於兩個基本問題：提升控制系統的效能和克服路徑規劃的約束。研究人員透過使用迭代學習控制和無模型自適應控制的新型指數型前饋反饋控制策略，實現了精確的軌跡追蹤，改善了軌跡收斂，減少了誤差，確保了準確且可重複的機器人運動。此外透過使用人工潛力場（APF）演算法，該路徑規劃系統還解決了碰撞迴避的問題，將機器人路徑上的障礙物視為虛擬潛力場中的排斥力，使機器人能夠無縫地避開它們。背景和問題
過去幾年來，面對機器人的安全和效率移動問題一直是研究議程上的重要專案。特別是在各種不同的環境中，例如工業場所、農田、城市道路和搜救現場等，機器人的碰撞和事故風險更加重要。為理解決這些問題，研究人員必須探索新的方法和演算法來有效地控制機器人的行動和路徑規劃，以避免碰撞與事故的發生。研究方法和結果
這項研究著重於兩個關鍵方面：控制系統的效能和路徑規劃的約束。研究人員使用迭代學習控制（ILC）和無模型自適應控制（MFAC）的新型指數型前饋反饋控制策略，實現了精確的軌跡追蹤。這種策略能夠提高軌跡收斂、減少誤差，確保機器人運動的準確性和可重複性。在路徑規劃方面，研究人員使用了人工潛力場（APF）演算法，將機器人路徑上的障礙物視為虛擬潛力場中的排斥力。這種方法使得機器人能夠無縫地繞過障礙物，實現了碰撞迴避的效果。影響和應用
這種新演算法和方法的重要性在於它能夠幫助機器人或自動駕駛車輛更快地找到適當且安全的路線，減少可避免的錯誤，並在複雜和動態的環境中操作。例如，在自動倉庫和工業自動化中，這項研究成果可以改善涉及拾取、分類和運送貨物的物流工作。同樣地，在搜救和救災機器人方面，這種方法可以幫助機器人更有效地工作於災區和危險環境中。在農業機器人方面，這項技術可以實現更高效的耕作、種植、灌溉、監測和收穫。結論和展望
這項研究的成果為機器人和自主導航車輛的未來發展提供了重要的貢獻。透過使用迭代學習控制和無模型自適應控制策略以及人工潛力場演算法，研究人員實現了更準確、可重複且確保安全的機器人運動。未來，這項研究可以繼續擴充套件，探索更多應用領域，並進一步提高機器人的自主導航能力，以應對不斷變化的複雜環境。 資料來源：https://techxplore.com/news/2023-07-algorithm-robots-collisions.htmlCollisionavoidance-新演算法,機器人,碰撞,避免
