หุ่น ยนต์ และ ระบบ ที่ มี เชาวน์ ปัญญา
จาก ทฤษฎี มา เป็น การ ฝึก: การ ทํา สวน ต้น สุ่ม ที่ มี ความ หมาย อย่าง รวด เร็ว (R) ใน สภาพ แวด ล้อม จริง
Table of Contents
Realpopleing Routal Trees (RT) เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในหุ่นยนต์และเส้นทางที่วางแผนอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อสํารวจพื้นที่ที่มีมิติสูง
การเข้าใจพื้นฐาน RRT
อัลกอริทึม RRT สร้างต้นไม้ขึ้นโดยสุ่มจุดต่าง ๆ ในพื้นที่การปรับแต่ง และเชื่อมต่อมันเข้ากับโหนดที่ใกล้ที่สุดในต้นไม้ โพรเซสนี้ยังคงต่อจนกว่าจะบรรลุเป้าหมาย หรือทําจํานวนสูงสุดของสีได้ วิธีการนี้มีประสิทธิภาพสําหรับปัญหาที่ซับซ้อนและคุณภาพสูง ซึ่งวิธีการวางแผนดั้งเดิมจะดิ้นรนต่อ
ปรับ เปลี่ยน อาร์ อาร์ อาร์ เอ ให้ เหมาะ กับ สภาพ แวด ล้อม จริง
การเพิ่มข้อมูล RRT ในสถานการณ์โลกแห่งความเป็นจริงนั้น จําเป็นต้องแก้ปัญหาต่าง ๆ เช่น เสียงรบกวนจากเซ็นเซอร์, ข้อจํากัดที่รวดเร็ว, และความไม่แน่นอนของสภาพแวดล้อม เครื่องตรวจจับเช่น LiDAR หรือกล้องถ่ายภาพต่าง ๆ ให้ข้อมูลเพื่อแจ้งกระบวนการวางแผน แต่ต้องประมวลผลข้อมูลเพื่อกรองสัญญาณรบกวน และตรวจสอบความถูกต้อง
การตรวจจับการถูกคอล์ไลชั่นนั้นสําคัญมาก และบ่อยครั้งที่คํานวณอย่างรัดกุม อัลกอริทึมและโครงสร้างข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น ต้น k-d ช่วยพัฒนาการทํางานระหว่างการวางแผนจริง
ขั้น ตอน การ ทํา งาน ให้ สําเร็จ
- ถอดรหัสเซ็นเซอร์ เพื่อแผนที่สิ่งแวดล้อม
- กําหนดพื้นที่สําหรับปรับแต่งหุ่นยนต์ พิจารณาข้อจํากัดทางกายภาพ
- เติมเต็มอัลกอริทึมของอาร์ที ด้วยการตรวจการชน
- ปรับค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ เช่น ขนาดขั้น และค่าระดับสูงสุดของค่า
- ทดสอบระบบในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ ก่อนที่จะใช้