マルチロボットシステムの開発において重要な要素は、複数のロボットによるタスク完了のための最適経路の生成です。効果的な経路計画を確実にするために、本稿では最近の刊行物を研究し、不確実な環境での衝突を回避するための経路計画アプローチの詳細なレビューを提供します。この記事では、複数ロボットの経路計画アプローチを、主に古典的、ヒューリスティック、および人工知能ベースの方法に分類します。ヒューリスティックアプローチの中で、生物学的アプローチは主に古典的アプローチを最適化して適応性を高めるために採用されています。記事は、静的および動的シナリオ、リアルタイム実験、ハイブリッドソリューションを含むシミュレーションに基づいて分析されています。動的環境でのハイブリッドアプローチの使用への注目が高まっていますが、これは主にヒューリスティックおよびAIベースのアプローチを採用している論文に見られます。リアルタイムアプリケーションでは、ヒューリスティックおよび古典的アプローチと比較して、AIベースのアプローチが高度に実装されています。さらに、各アルゴリズムの長所と短所を強調したこのレビューの知見は、研究者が効率的なマルチロボットシステムを設計する際の制限を克服するための適切なアプローチを選択するのに役立ちます。
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