Frontiers

Hindistan SRM Bilim ve Teknoloji Enstitüsü‘ndeki araştırmacılar; son zamanlarda çok ajanlı sistemler için merkezi olmayan bir yörünge üretme algoritması geliştirdiler. ArXiv‘de önceden yayınlanmış bir makalede sunulan algoritmaları; başlangıç ​​durumuna ve istenen son poza getirildiğinde, robotlar için çarpışmayan yörüngeler sağlayabilir.

Araştırmacı Sivanathan K.: “Dünya; otonom arabalara doğru ilerledikçe, otonom araçların kavşaklarda gezinmesi için merkezi olmayan bir algoritma geliştirmeyi önerdim. Algoritmanın performansı standartlara uymuyordu, bu yüzden otonom araçların bilinmeyen bir ortamda dolaşmasını sağlayacak ve diğer robotlarla/engellerle çarpışmayı önleyecek bir algoritma geliştirdik.”

Çoklu robot sistemler; çeşitli görevlerde işbirliği yapan birkaç robotik ajan veya otonom araç içerir. Bu sistemler; ulaşım, eğlence, güvenlik ve alan araştırması da dahil olmak üzere birçok alanda ilginç uygulamalara sahip olabilir.

Birkaç robot, belirli bir görev üzerinde birlikte çalışırken; yörüngelerinde robotların birbirleriyle çarpışmadığından ve dinamik sınırlarının ihlal edilmediğinden emin olmak için dikkatli bir planlama yapılması gerekir. Şimdiye kadar; yörünge üretme yaklaşımlarının çoğu merkezileştirildi. Bu da önceden yörüngeler ürettiklerini ve sonra onları bireysel robotlara aktardıklarını gösteriyor.

Merkezi yaklaşımlar; bilinen ortamlarda ve sınırlı sayıda robotla iyi bir şekilde çalışırken; bu işlemi daha büyük ölçekte uygulamak çok zordur. Bu nedenle son yıllarda araştırmacılar; çevredeki beklenmedik değişikliklere veya engellere cevap vererek, yörüngeleri sürekli olarak yeniden planlayabilen merkeziyetçi yaklaşımlar üzerinde çalışıyorlar.

Yaklaşımları; diğer robotların konumlarını tahmin ederek; robotun kısıtlanacağı, çarpışmasız dışbükey bölgeler üreten iki aşamalı bir süreci takip ediyor.

Robotlar, bu çalışmada önerilen algoritmayı kullanarak, farklı bilinmeyen ortamlarda gezinebiliyor./SRM

Araştırmacı Govind Aadithya R. : “Yaklaşımımızın iki alt amacı var: Birincisi, ‘egoyu’ (ilgilenilen araç açısından) güvenli kılmak için, çevrede başkaları için yörünge tahmini açısından harita oluşturmasını içeren çevrenin tanımlanması… Sonraki adım; ego’nun yörüngesini mevcut bilgilerle oluşturduğumuz ve ego etrafında oluşan değişiklikleri hesaba katarak, düzenli olarak yeniden planladığımız, istenen hedefe ulaşmak için güvenli bölge içindeki navigasyonun hedefi geliyor. Böylece egonun belirtilen yol boyunca hareket ettiğinden emin oluyoruz ve gidişatını bir yörünge izleyicisi kullanarak, izleyebiliyoruz.”

Govind ve meslektaşları, otonom ajanlar için güvenli bölgeleri formüle etmek için yerel şekil tabanlı haritaları kullanarak, engel tespiti için basit bir yöntem kullandı. Bu verilere dayanarak algoritmaları; diğer robotlar için yörüngeleri öngörür ve bir robotun çarpışmadan gidebileceği bölgeleri yeniden boyutlandırarak çarpışmaları önlemek için bunları modele dahil ediyor.

Araştırmacı Shravan Krishnan: “Benim için, bu çalışmanın en anlamlı alımlarından biri; sürekli çarpışma kontrolünün güvenli bir çarpışmadan uzak, navigasyon için en önemli öneme sahip olmasıdır. Ayrıca çarpışmadan kaçınmak için, karmaşık haritalama tekniklerinin çok önemli olmadığını, ancak optimum alan kullanımıyla uğraşırken, hala bir zorunluluk olduğunu bulduk. Bu; kısıtlı manevralar için basit geometriye dayanan, temsili engeller yeterlidir. Ancak dinamik ve tüm mekanı kullanan agresif manevralar için karmaşık geometriler bir zorunluluktur.”

Turuncu oklar; kırmızı harici kaynaklardan gelen ham verileri temsil eder. Siyah ise işlenmiş verileri ve akış tarafını temsil eder. Bu çalışmanın odağı gölgeli kısımdır./ Tecxplore

Araştırmacılar Gazebo platformundaki simülasyonlarda yaklaşımlarını, düz hava robotları ve holonomik olmayan* tekerlekli robotlar ile ROS** kullanarak; kavşak benzeri ve yapılandırılmamış ortamlarda test ettiler. Algoritmaları, kısıtlı ortamlarda robotlar arasındaki çarpışmalardan kaçınmak için etkili yörüngeler üretebildi.

Araştırmacı Vijay Arvindh B: “Bunu bir adım daha öteye taşıyarak, algoritmayı 3 boyutlu olarak genişletmek, bir boyut daha eklemek istiyoruz. Şu anda algoritmayı 3 boyutlu olarak değerlendirmek için düzeltilmesi gereken hatalar üzerinde çalışıyoruz.”

*Holonomik Robotlar: Herhangi bir yönde anında hareket edebilen robotlardır. Holonomik olmayan robotlar ise bu işlemi yapamaz.

** ROS: Robot İşletim Sistemi; bilgisayar üzerinden robotları ve robot bileşenlerini kontrol etmeyi sağlayan BDS lisanslı, açık kaynak kodlu bir yazılım sistemidir.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

You May Also Like

Mühendisler LEGO Benzeri Yapay Zeka Çipi İnşa Ediyor

Cep telefonlarının, akıllı saatlerin ve diğer giyilebilir cihazların daha yeni bir model…

AI; doktorların COVID-19 salgını sırasında yoğun bakım yataklarından en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olabilir

Yeni teknoloji, yoğun bakım ünitesi (YBÜ) tedavisine ihtiyaç duyan hastaları belirleyerek COVID-19…

Doğal Dili Programlama Koduna Çeviren Bir Yapay Zeka Sistemi: Codex

  Yapay zeka araştırma şirketi OpenAI, doğal dili programlama koduna çeviren bir…

AI’ye Karanlıkta Renkleri Tanımlamayı Öğretmek

California Üniversitesi‘ndeki bir araştırma ekibi, karanlıkta sınırlı renk görüşü sağlamak için derin…