برنامه ریزی حرکت شامل تعیین یک مسیر امکان پذیر برای یک ربات یا سیستم مستقل برای رسیدن به یک مکان هدف است.باید موانع و عدم اطمینان در محیط را برای اطمینان از عملیات ایمن و کارآمد در نظر بگیرد.

مقابله با دستورالعمل ها

دستورالعمل ها موانع فیزیکی هستند که می توانند یک مسیر برنامه ریزی شده را مسدود کنند.دستگیری موثر نیازمند سیستم برای تشخیص موانع و سازگاری مسیر آن است. سنسور هایی مانند LIDAR، دوربین ها و سنسورهای اولتراسونیک داده های زمان واقعی برای تشخیص مانع را فراهم می کنند.

الگوریتم هایی مانند درختان تصادفی سریع در حال گسترش (RRT) و A* معمولا برای پیدا کردن مسیرهای جایگزین در اطراف موانع استفاده می شوند.این روش ها محیط را ارزیابی می کنند و مسیرهای جدیدی را ایجاد می کنند که از برخورد اجتناب می کنند.

مدیریت عدم بازداشت

عدم بازداشت ناشی از سر و صدا سنسور، محیط های پویا و موانع غیر قابل پیش بینی است.برای رسیدگی به این، رویکردهای احتمالی استخدام می شوند، مانند Probabilistic Roadmaps (PRM) و فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف نیمه کاره (POMDP).

این روش ها شامل مدل های عدم اطمینان برای برآورد احتمال موانع و دولت های سیستم، امکان تصمیم گیری های قوی تر تحت اطلاعات ناقص است.

استراتژی های برنامه ریزی حرکت قوی

  • Sensor Fusion [FLT 1] ترکیب داده ها از سنسورهای متعدد برای بهبود دقت.
  • برنامه ریزی مجدد معنایی: به طور مداوم به روز رسانی مسیر به عنوان اطلاعات جدید در دسترس است.
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱۰] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]]] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱]]]]] [۱]]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]]] [۱] [۱
  • تست برآورد: اجرای سناریوهای مجازی برای ارزیابی عملکرد برنامه ریز در شرایط مختلف.