科学者らは、ロボットの群れを作成する際の主な問題は、ロボットの群れを克服したり、任意の方向に移動したりすることであると指摘しています。
その結果、エネルギーコストが増加し、作業時間が長くなり、欠けた部分が残るため品質も低下します。 YaGTU の専門家は、新しい研究で、動物の群がる行動に基づいたアルゴリズムを作成しました。
私たちのアルゴリズムは2つの戦略を組み合わせています。群知能の要素をコピーするグローバルなものは、ロボットが不確実な環境で移動するときに、グループにとどまり、ターゲットを追跡することを可能にし、ローカルなものは、ロボットの動きに焦点を当てて、正しいフォーメーションを形成するのに役立ちます群れ。今日の科学文献には、私たちの発展に直接類似したものはありません。
オレグ・マリアシン、YSTUサイバネティクス学科准教授
新しい開発の特別な機能は、マーカーインジケーターを使用したロボットの方向付けです。マーカーインジケーターは、タスクを実行するときに環境に表示される特別な標識です。
掃除するとき、それらは床の湿気または洗剤の痕跡。科学者は、視聴覚センサーからの情報とともにこれらの兆候を考慮に入れることで、ロボットが最も効果的に行動できるようになると確信しています。
その結果、群れはいくつかのグループに分けられ、それぞれが独自のターゲットを追跡します。
続きを読む：
最初の疫病：「ペスト」はどのようにして発生し、誰が流行を始めたのか
科学者たちは、水星の核がこれほど大きい理由を解明した
亡くなったソユーズ11号の乗組員の会話は機密解除されました：彼らが死ぬ前に話したこと