Un nuevo algoritmo de un investigador chino ayuda a los robots a evitar colisiones
El investigador chino Jieyun Yu ha propuesto un nuevo enfoque para la navegación autónoma de robots que podría ayudar a evitar colisiones y choques de los dispositivos de autoconducción en distintos entornos.
Esto es lo que sabemos
Yu se centró en dos aspectos principales: mejorar el rendimiento del sistema de control y superar las limitaciones en la planificación de trayectorias.
El investigador garantizó un seguimiento preciso de la trayectoria utilizando una novedosa estrategia de control exponencial de realimentación hacia delante basada en el control de aprendizaje iterativo (ILC) y el control adaptativo sin modelos (MFAC). Su enfoque mejora la convergencia de la trayectoria, reduce los errores y garantiza un movimiento preciso y repetible del robot.
El sistema de planificación de trayectorias también resuelve el problema de evitación de colisiones mediante un algoritmo de campo potencial artificial (APF). Este algoritmo trata los obstáculos en la trayectoria del robot como fuerzas repulsivas en un campo de potencial virtual, lo que permite al robot rodearlos. Yu realizó simulaciones y validó la eficacia de su método, demostrando su superioridad sobre los modelos tradicionales.
El planteamiento de Yu podría permitir a un robot o vehículo autónomo encontrar más rápidamente una ruta adecuada y segura, minimizando los errores y capacitando a los dispositivos de autoconducción para operar en entornos complejos y dinámicos.
Fuente: TechXplore
