Новости из мира науки, технологий и авто
Источник фото: pixabay.com Результаты исследований специалистов показали, что новый подход позволяет эффективно находить разнообразные наборы решений, которые одновременно оптимизируют обе цели.
Различные приложения, например, для мониторинга окружающей среды и военных операций требуют наблюдения за заранее определенными целевыми точками, и автономный мобильный робот может помочь в этих задачах.
В этом контексте задача ориентирования (OP) – это хорошо известная задача маршрутизации, цель которой состоит в том, чтобы максимизировать целевую функцию, посещая наиболее полезные места, однако при соблюдении ограниченного бюджета поездки (например, длины, времени, энергии). Однако традиционные формулировки задач маршрутизации обычно игнорируют некоторые особенности окружающей среды, такие как препятствия или зоны угрозы.
В своей новой работе ученые рассмотрели OP на примере транспортных средств на основе кривых Дубинса при наличии известного развернутого сенсорного поля. Они предложили новую многоцелевую формулировку под названием «Задача ориентирования Дубинса с минимальной экспозицией» (MEDOP), основные цели которой: максимизировать полученное вознаграждение и минимизировать уязвимость агента, то есть вероятность быть обнаруженным.
Решение основано на эволюционном алгоритме, который итеративно изменяет подмножество и последовательность посещаемых мест, ориентацию в каждом месте и радиус поворота, используемый для определения путей.
