로봇의 경로 계획에 대한 기존 접근 방식은 두 가지 범주로 나뉩니다.
- 첫 번째 유형 -
훈련된 사람에게 로봇 제어를 위임합니다. 그는 로봇의 움직임과 궤적을 완전히 제어합니다.
- 두 번째 유형은 로봇에게 경로를 계획하고 자율적으로 이동하도록 가르치는 것입니다.
지금까지 두 번째 유형의 로봇 제어길을 따라 지형과 무작위 사건을 예측하는 것이 항상 가능한 것은 아니기 때문에 신뢰할 수 없습니다. 또한 이 경우에도 고가의 장비와 센서가 필요하다.
새로운 연구에서 대학의 연구원들은Trento는 로봇의 궤적을 계획하기 위한 대체 구조를 개발했습니다. 이를 통해 로봇은 작업자의 움직임을 기반으로 목적지까지의 안전한 경로를 결정하고 학습할 수 있습니다.
안전이 가장 중요한 경우사람은 다른 사람들로 가득 찬 비정형 공간에서 로봇과 상호 작용합니다. 우리 작업의 주요 목표는 경로 계획의 루틴을 로봇에서 사람에게 위임하는 것이지만 사람은 어떤 경로를 선택해야 하는지에만 집중해야 합니다. 로봇은 이동 경로를 기억하고 향후 임무에 사용할 수 있습니다.
연구원 중 한 명인 Alessandro Antonucci
Antonucci와 그의 동료들이 개발한 접근 방식궤적 계획 작업을 크게 단순화하고 값비싼 센서나 기타 첨단 소프트웨어 구성 요소가 필요하지 않습니다. 기본적으로 이 프레임워크를 통해 로봇은 인간 조작자를 인식하여 그의 행동과 움직임을 기록할 수 있습니다.
로봇은 사람을 구별하고 물체까지의 거리를 결정할 수 있습니다.
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