Какие существуют методы планирования движения робота в условиях неопределенности?

Некоторые методы планирования движения робота в условиях неопределённости:

• Пошаговая оптимизация текущего положения каждого робота группы относительно заданной цели. sccs.intelgr.com Анализируется возможность движения каждого робота в направлениях, определяемых средствами аналитической геометрии на основе измерений бортовых датчиков расстояния. sccs.intelgr.com В случае невозможности движения ни в одном из направлений производится оценка положения соседних роботов группы и выбирается положение лидера в качестве промежуточного состояния, при этом осуществляется корректировка траектории на основе измерений бортовых датчиков расстояния при наличии препятствий. sccs.intelgr.com
• Двухуровневая интеллектуальная система планирования движений. sccs.intelgr.com Поиск траектории осуществляется на двух уровнях — грубой и точной подсистемах планирования. sccs.intelgr.com Для построения грубой подсистемы используются генетические алгоритмы, для построения точной — нечёткая логика. sccs.intelgr.com
• Гибридные системы планирования. www.dissercat.com Используют генетические алгоритмы и методы нечёткого вывода для синтеза оптимальных путей на глобальном и локальном уровне. www.dissercat.com На первом этапе формируется модель окружающей среды как входных данных для генетического алгоритма. www.dissercat.com Полученное решение является приближённым, а его уточнение производится на втором этапе локального поиска с помощью нечётких методов. www.dissercat.com
• Иерархический планировщик POMDP. paperswithcode.com Разрабатывает оптимизированные по затратам планы движения для моделей гибридной динамики. paperswithcode.com Иерархический планировщик сначала разрабатывает высокоуровневый план движения для упорядочивания посещаемых локальных динамических моделей, а затем преобразует его в подробный непрерывный план состояния. paperswithcode.com