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创新算法助机器人实时选择理想路径

美国加州理工学院科研团队开发了一种名为光谱扩展树搜索(SETS)的算法。该算法旨在帮助自主机器人在现实世界中导航时选择理想路径,并作出最佳决策和行动。这一创新成果近期刊登于《科学·机器人学》杂志封面。

想象一下,如果给机器人玩一个复杂的游戏,游戏的目标是找到一条安全且高效的路径到达目的地。SETS算法就像是机器人的“游戏策略师”,通过模拟大量可能的动作来规划最理想的移动路线。与传统方法不同的是,SETS能够快速识别那些最具潜力的动作组合,避免了不必要的计算。

这种算法借鉴了蒙特卡洛树搜索的概念,这是一种随机选择路径进行探索的技术,最初用于棋类游戏的人工智能系统。在机器人导航中,蒙特卡洛树搜索创建了一个分支结构,用来表示从当前位置到目标位置的不同可能性。然而,随着每一步动作的选择,潜在路径的数量会呈指数增长,这使得全面评估所有选项变得不切实际。

 


为了解决这个问题,SETS采用了所谓的“探索/利用”权衡原则。例如,当机器人检测到某些动作可能会导致碰撞时,它就不会继续考虑这些动作的后续步骤,而是专注于更安全的选择。这种方法大大减少了计算量,并允许机器人几乎实时地处理信息并作出反应。

SETS的强大之处在于它的通用性,即可以适用于各种类型的机器人平台,而无需单独编程。团队已经证明了该算法在三个不同实验环境中的有效性。

SETS算法让机器人能够在大约十分之一秒内完成数千甚至数万次模拟,迅速决定下一步的最佳行动。这个过程不断循环,使机器人每秒钟都能根据最新的情况调整自己的行为。这项技术的进步意味着未来机器人将更加智能、灵活,并能在动态环境中迅速应对变化。
 

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