SDREでロボットの移動を最適化【AI論文】

地面というものは、意外と平坦でもないし単調でも単純でもない。我々は知らずしらずの内に高度なシミュレーションや計算式を頭のなかで処理し、進行方向や経路の割り出しを行う。いざロボットに移動機能を備えようとすると、普段何気なく行なっている身体的作業がいかに難しかったことかを感じるだろう。

https://youtu.be/VtXLeVF5WOU

ロボットを日常やビジネスシーンで頻繁に使用したいという需要が強い今の世の中の流れを受け、移動機能の研究が熱心に行われている。

以下は真新しい方法論でロボットの移動を考えた研究紹介記事である。

(Featured AI and healthcare) Optimizing Robot Movement with SDRE (Publication)

S. M. H. Rostami, A. K. Sangaiah, J. Wang and H. Kim, “Real-time obstacle avoidance of mobile robots using state-dependent Riccati equation approach”. EURASIP Journal on Image and Video Processing, 2018, 79 (2018). について

DOI: 10.1186/s13640-018-0319-1

3つの要点

✔️ロボットが移動する際のスマートナビゲーションと最適経路選定に取り組んだ。

✔️状態依存リカッチ方程式(SDRE)に基づく最適制御手法をロボットに適用した。

✔️提案されたSDREによる手法は、比較された手法(障害物回避項が無い場合とLQR法)よりも良い結果を出した。

概説

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