「ロボットのセンシングと移動のためのアルゴリズム」

Algorithm for robot sensing and movement

カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）のケニー・チェン、ブレット・ロペス、ライアン・ネミロフは、自律型ロボットのナビゲーション能力を向上させるアルゴリズムを考案しました。

研究者たちは、コンパクトなセンサーとコンピューティングスイートを使用して、直接LiDAR慣性オドメトリとマッピング（DLIOM）に基づいて「ほぼすべての環境の正確な幾何学的マップをリアルタイムで生成する」とチェンは説明しました。

彼はまた、このプログラムは他の現在のソリューションよりも高速に計算し、より正確にマッピングし、信頼性が高いと付け加えました。

研究者たちは、DLIOMは以前に訪れた場所を思い出し、流動的な環境に適応し、曇ったセンサーの画像を修正し、データの収集と処理を統合してロボットのパフォーマンスを加速させると述べています。

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UCLAキャンパス周辺で行われたDLIOMを搭載したクアッドコプタードローンのテストフライトでは、航空機は最新のアルゴリズムを搭載したドローンよりも20％高速かつ12％正確に機能したと報告されています。UCLA Samueli工学部の記事を表示

要約の著作権は、2023年のSmithBucklin、ワシントンD.C.、アメリカ合衆国

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