中国曁南大学、ロボットの衝突回避を助ける新たなアルゴリズムを開発

2023年7月5日、中国曁南大学（Jinan University）数学部のJieyun Yu氏は、産業施設や倉庫、農耕地、都市部の自動運転車、捜索・救助現場、医療現場、さらには家庭や庭など、様々な環境での衝突や事故の回避に役立つ可能性のある自律走行ロボットナビゲーションの新たなアプローチを「International Journal of Computational Science and Engineering」誌に発表した。
 
この手法は、制御システムの性能向上と経路計画における限界の克服という2つの基本的な側面に焦点を当てたもので、反復学習制御（iterative learning control: ILC）とモデルフリー適応制御（model-free adaptive control: MFAC）に基づく指数関数フィードフォワード・フィードバック制御戦略を採用。正確な軌道追跡を行うことで収束性の向上と誤差の低減を実現し、ロボットが経路上の障害物を仮想ポテンシャル場内の反発力として扱う人工ポテンシャル場（artificial potential field: APF）アルゴリズムを使用して、衝突回避を実証した。
 
このアプローチは、例えば、複雑な道路網上での自動運転車の安全かつ正確な走行、倉庫でのピッキングや仕分け作業、捜索・救助ロボットの最適化、耕作、植え付け、灌漑、収穫など農作業の効率化に貢献すると期待される。
 
出典：
2023年7月５日発行　International Journal of Computational Science and Engineering 「Research on mobile robot path planning and tracking control」（英語）
https://www.inderscienceonline.com/doi/epdf/10.1504/IJCSE.2023.132164　
2023年7月14日付　TechXplore（英語）
https://techxplore.com/news/2023-07-algorithm-robots-collisions.html