과학자들은 로봇 떼를 만들 때 가장 큰 문제는 임의성을 극복하고 우회하는 것이라고 지적합니다.
결과적으로 에너지 비용이 증가하고누락된 부분이 남아 있기 때문에 작업 시간과 품질도 저하됩니다. YaGTU 전문가들은 새로운 작업에서 동물의 떼지어 다니는 행동을 기반으로 한 알고리즘을 만들었습니다.
우리의 알고리즘은 두 가지 전략을 결합합니다.군집 지능의 요소를 모방한 글로벌 로봇은 로봇이 불확실한 환경에서 움직일 때 무리를 지어 목표물을 따라갈 수 있도록 하고, 로컬 로봇은 로봇의 움직임에 초점을 맞춰 올바른 포메이션을 형성하도록 도와준다. 떼. 오늘날 과학 문헌에는 우리의 발전과 직접적인 유사점이 없습니다.
Oleg Maryasin, YSTU 사이버네틱스학과 부교수
새로운 개발의 특별한 특징은 마커 표시를 사용하는 로봇의 방향입니다. 이는 작업을 수행할 때 환경에 나타나는 특수 표시입니다.
청소할 때 바닥에 습기가 차거나세제의 흔적. 과학자들은 시청각 센서의 정보와 함께 이러한 징후를 고려하면 로봇이 가장 효율적으로 행동할 수 있다고 확신합니다.
결과적으로 떼는 여러 그룹으로 나뉘며 각 그룹은 자체 목표를 따릅니다.
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