ロボットの経路計画に対する既存のアプローチは、次の2つのカテゴリに分類されます。
- 最初のタイプ -
訓練を受けた人にロボットの制御を委ねます。彼はロボットの動きと軌道を完全に制御します。
- 2 番目のタイプは、ロボットに経路を計画し、自律的に移動するように教えることです。
これまで、2番目のタイプのロボット制御途中の地形やランダムなイベントを常に予測できるとは限らないため、信頼性が低いままです。また、この場合、通常、高価な機器とセンサーが必要になります。
新作では、大学の研究者トレントは、ロボットの軌道を計画するための代替構造を開発しました。これにより、ロボットは人間のオペレーターの動きに基づいて目的地までの安全な経路を決定し、学習することができます。
安全性が最も重要なのは人は、他の人でいっぱいの構造化されていない空間でロボットと対話します。私たちの仕事の主な目標は、ルート計画のルーチンをロボットから人間に委任することでしたが、人間はどちらのルートを取るかにのみ焦点を当てる必要があります。ロボットは移動した経路を記憶し、将来のミッションで使用することができます。
研究者の一人、アレッサンドロ・アントヌッチ氏
アントヌッチと彼の同僚によって開発されたアプローチ軌道計画のタスクが大幅に簡素化され、高価なセンサーやその他のハイテク ソフトウェア コンポーネントは必要ありません。基本的に、このフレームワークにより、ロボットは人間のオペレーターを認識し、その行動や動きを記録できるようになります。
ロボットは人を区別し、物体までの距離を決定することができます。
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