Navigation optimisée pour les robots dans les environnements incertains
Des chercheurs de l’Université de Boston ont mis au point un algorithme destiné à aider les robots à trouver le meilleur itinéraire vers leurs destinations lorsqu’ils évoluent dans des environnements présentant plusieurs chemins possibles et soumis à une grande incertitude quant à leur franchissabilité.
Points clés
- Le nouvel algorithme trouve un équilibre optimal entre la qualité des cartographies routières et l’efficience computationnelle, ce qui permet aux robots de choisir rapidement un parcours praticable et rapide parmi tous ceux disponibles.
- Il repose sur un modèle graphique appelé Problème du Voyageur Canadien (CVP), où chaque trajet est associé à une durée estimée et à une probabilité de pouvoir être emprunté.
- Pour construire le graphe représentatif de l’environnement, il utilise des informations partielles telles qu’une carte satellitaire ou un relevé topographique approximatif.
- L’algorithme commence par tracer un chemin conservateur à travers les zones connues avant d’identifier des raccourcis potentiels dans les parties incertaines de l’environnement.
À retenir
Si vous travaillez sur des projets impliquant des robots en mouvement dans des environnements complexes et imprécis, cet algorithme innovant pourrait grandement améliorer votre capacité à planifier des trajectoires optimales. En combinant des connaissances partielles sur l’environnement et une approche ingénieuse de la construction de graphes, cet outil offre une nouvelle dimension à la robotique mobile.
