내가 찾을 수있는 조종 알고리즘 (예 : 착색 지형을 따라 움직이는 로봇)의 모든 경로는 예측 가능하므로 로봇이 몸을 넘어선 거리를 감지 할 수 있습니다. 아래쪽에 광 센서가있는 로봇의 동작에 따라 경로가 필요합니다. 직접 지나간 지형을 볼 수 있으므로 예측을 할 수 없습니다. 이것에 사용할 좋은 기법의 표준 예가 있습니까?알고리즘을 따르는 좋은 예측할 수없는 경로가 있습니까?
당신이 찾고있는 기술은 로봇이 어떤 종류의 리소스를 사용할 수 있는지뿐만 아니라 어떤 환경에서 작업 할 것인가에 달려 있다고 생각합니다. 과거에는 NXT 로봇을 사용 했으므로 this 비디오가 재미 있다고 생각할 수 있습니다 (이 비디오는 내 것이 아닙니다).
평평한 광택이없는 표면에서 작업한다고 가정하면 로봇이 미리 정의 된 색상을 찾을 때까지 방황 할 수 있습니다. 그러면 로봇은 '경로 추적'메커니즘을 실행하고 추적 할 수 있습니다. 라인을 더 이상 감지하지 못하면 오른쪽 및/또는 왼쪽으로 회전하려고 할 수 있습니다 (곡선이 구부러져 있기 때문에 라인이 더 이상 로봇 아래에 있지 않을 수 있기 때문에).
이 경우 로봇은 따라야하는 선의 색상이 무엇보다 필요합니다.
당신이보고있는 경로 찾기 알고리즘이 예측적인 이유는 로봇이 문맥에서 "보는 것"을 해석 할 수 있어야하기 때문입니다.
예를 들어, 색상 경로를 직선 형태로 생각해보십시오. 이 간단한 예에서, 방법을 알고 로봇이다.
이 두 가지 질문은 찾고있는 알고리즘이 답할 수있는 근본적인 목표입니다 (더 어려운 지형과 경로를 추가하면 상황이 더 복잡해집니다).
첫 번째 질문은 적절한 미래 지향적 인 능력 (따라서 예측 알고리즘)으로 만 대답 할 수 있으며 후자는 이전 상태의 일부 메모리로만 대답 할 수 있습니다.
질문에 입력 한 세부 정보만을 토대로 적절한 해결책을 구현할 수 없습니다. 센서 입력과 온보드 메모리가 실제로 예측 솔루션에 적합하다고 생각 하겠지만, 하드웨어의 기능이 무엇을 허용하는지 자세히 조사해야 할 수도 있습니다.
그래, 정말 고마워! 당신이 설명하는 것은 대략 우리가 사용해온 프로세스입니다. 우리가 분명한 대안을 놓치지 않고 있다는 것을 아는 것이 좋다. – chm