可像人类进行思考 IIT Madras研究人员开发出一系列运动规划算法

据国外媒体报道，IIT-马德拉斯大学的研究人员开发了一系列快速高效的“运动规划”算法。该算法可以像人类一样思考，并使自动驾驶车辆(空中或地面)在杂乱的环境中导航。据研究团队介绍，这些算法基于“广义形状扩展(GSE)”的新概念，可以为自动驾驶汽车规划安全且动态可行的路线。

(资料来源:IIT马德拉斯)

与现有的许多先进的运动规划算法相比，这些算法被证明是更有效的。研究小组表示，凭借其对“安全”区域的新颖计算，这些算法可以在时间敏感的规划场景中取得重要进展，特别是在自动驾驶汽车、灾难响应、ISR操作、空中无人机送货和行星探索等应用中。

这项研究是由IIT马德拉斯大学航空航天工程助理教授萨达达尔·戈什领导的。研究团队包括IIT·马德拉斯校友、德克萨斯大学奥斯丁分校的博士研究学者Vrushabh Zinage、波兰华沙理工大学的研究生Adhvaith Ramkumar和高盛的分析师Nikhil P。

Zinage说:“在计算环境中运行通过一个由大片‘可见’区域组成的‘安全’区域，基于GSE的算法将被定制以确保适航性。然后，算法会在‘可见’区域随机选择一个点，通过安全‘边缘’连接到当前安全可达区域。最终，该算法几乎总能在所有环境下连接任意两点，并满足一些基本标准。”

IIT马德拉斯运动规划算法的优势

研究人员解释说，基于GSE的算法的主要优点是，与其他完美的运动规划算法相比，其计算效率显著提高，因此非常适合规划时间敏感的应用。

本质上，该算法显著提高了环境探索的速度，导致基于GSE的算法只需要几次迭代就可以连接初始区域和目标区域。IIT马德拉斯大学航空航天工程助理教授萨塔达尔·戈什(Satadal Ghosh)解释了‘运动规划’算法的应用:“在灾害管理和应对场景中，配备我们算法的无人机将发挥重要作用。此外，我们基于GSE的算法在自动驾驶应用中也有广阔的潜力，例如仓库材料移动、项目调试和检查、无人机送货、灾害管理和自动驾驶汽车。不仅如此，这些算法还可以用于制定多车辆设置中的协调运动。”据国外媒体报道，IIT-马德拉斯大学的研究人员开发了一系列快速高效的“运动规划”算法。该算法可以像人类一样思考，并使自动驾驶车辆(空中或地面)在杂乱的环境中导航。据研究团队介绍，这些算法基于“广义形状扩展(GSE)”的新概念，可以为自动驾驶汽车规划安全且动态可行的路线。

(资料来源:IIT马德拉斯)

与现有的许多先进的运动规划算法相比，这些算法被证明是更有效的。研究小组表示，凭借其对“安全”区域的新颖计算，这些算法可以在时间敏感的规划场景中取得重要进展，特别是在自动驾驶汽车、灾难响应、ISR操作、空中无人机送货和行星探索等应用中。

这项研究是由IIT马德拉斯大学航空航天工程助理教授萨达达尔·戈什领导的。研究团队包括IIT·马德拉斯校友、德克萨斯大学奥斯丁分校的博士研究学者Vrushabh Zinage、波兰华沙理工大学的研究生Adhvaith Ramkumar和高盛的分析师Nikhil P。

Zinage说:“在计算环境中运行通过一个由大片‘可见’区域组成的‘安全’区域，基于GSE的算法将被定制以确保适航性。然后，算法会在‘可见’区域随机选择一个点，通过安全‘边缘’连接到当前安全可达区域。最终，该算法几乎总能在所有环境下连接任意两点，并满足一些基本标准。”

IIT马德拉斯运动规划算法的优势

研究人员解释说，基于GSE的算法的主要优点是，与其他完美的运动规划算法相比，其计算效率显著提高……d，所以非常适合规划时间敏感的应用。

本质上，该算法显著提高了环境探索的速度，导致基于GSE的算法只需要几次迭代就可以连接初始区域和目标区域。IIT马德拉斯大学航空航天工程助理教授萨塔达尔·戈什(Satadal Ghosh)解释了‘运动规划’算法的应用:“在灾害管理和应对场景中，配备我们算法的无人机将发挥重要作用。此外，我们基于GSE的算法在自动驾驶应用中也有广阔的潜力，例如仓库材料移动、项目调试和检查、无人机送货、灾害管理和自动驾驶汽车。不仅如此，这些算法还可以用于制定多车辆设置中的协调运动。”

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