Suche
Mein Konto
Robotikos ateitis: Dr. Nguyen pristato pažangius optimizavimo būdus!
2025 m. liepos 1 d. Liubeko universitete dr. Ngoc Thinh Nguyen skaitė įžanginę paskaitą apie robotikos ir autonominių sistemų optimizavimą.
Robotikos ateitis: Dr. Nguyen pristato pažangius optimizavimo būdus!
2025 m. liepos 1 d. Liubeko universitete AM4 paskaitų salėje vyks dr. Ngoc Thinh Nguyen inauguracinė paskaita. Paskaita „Naujausi optimizavimo metodų taikymas robotikoje ir autonominėse sistemose“ prasideda 17 val. c.t. ir daugiausia dėmesio skiriama pažangiems optimizavimo metodams robotikoje.
Renginio tikslas – padidinti autonominių sistemų intelektą, saugumą ir efektyvumą. Dr. Nguyen pabrėš įvairias taikymo sritis, įskaitant roboto dizainą, atskaitos trajektorijos planavimą ir valdymą. Paskaita yra jo habilitacijos robotikos ir automatikos srityje dalis universitete.
Tyrimo prioritetai ir iššūkiai
Pagrindinė pristatymo tema bus robotų prieinamumo gerinimas, įskaitant specialių įrankių geometrijų kūrimą, pavyzdžiui, medicininiams ultragarsiniams tyrimams. Antroji paskaitos dalis skirta sukurti optimalias ir saugias trajektorijas mobiliesiems robotams sudėtingose aplinkose naudojant B spline kreives.
Svarbus dabartinių tyrimų aspektas yra tvirto dinaminių sistemų, tokių kaip dronai ir autonominės transporto priemonės, stabilumo ir veikimo patikimumo užtikrinimas. Dabartiniai iššūkiai apima sudėtingų optimizavimo problemų išsprendžiamumą ir realiojo laiko pajėgumų reikalavimus, kurie tampa vis svarbesni.
Didėjanti judrių robotų sistemų paklausa
Išaugo patikimų kelio planavimo algoritmų paklausa. Robotų judėjimo planavimo sritis laikoma plačiai ištirta sritimi, kurioje yra įvairių sprendimų. Tačiau realaus laiko trajektorijų be susidūrimo skaičiavimai tebėra sudėtingi, ypač pramoninėse srityse, tokiose kaip surinkimas arba surinkimas ir vieta, kur pasikartojantys judesiai vyksta panašiais scenarijais.
Svarbus pokytis yra tas, kad ne visada reikia perskaičiuoti visą trajektoriją, kai pasikeičia pradžios ir paskirties vietos iš anksto nustatytose poerdėse. Veiksmingi realaus laiko taikomųjų programų sprendimai yra pagrįsti fiziniais modeliais ir pažangiais optimizavimo metodais ir yra vertinami atliekant modeliavimą ir eksperimentus.
| Trajektorijos planavimo koncepcijos |
|---|
| 1. Informuotas RRT* algoritmas, skirti sukurti trajektorijų medžius, kuriuos galima pakartotinai panaudoti perplanuojant. |
| 2. Vietinio planuotojo integravimas, pagrįstas LQTM algoritmai ir atšakos ir susiejimo metodai, siekiant padidinti efektyvumą. |
Modeliavimas rodo, kad šios koncepcijos gali sukurti beveik optimalias laiko trajektorijas ir be susidūrimų. Ypatingas dėmesys skiriamas offline fazei, kuri sukuria trajektorijų duomenų bazę su optimizuotomis trajektorijomis, o internetinė fazė įgalina realiu laiku generuoti optimalias trajektorijas.
Be to, trajektorijos sekimo valdiklis naudoja dinaminius apribojimus ir trikdžius, kad stabilizuotų planuojamas trajektorijas. Naujovė neapsiriboja tik konkrečiomis programomis, bet gali būti perkelta ir į kitas robotų sistemas.
Žvilgsnis į robotikos ateitį
Robotikos iššūkiai yra sudėtingi. Tokie aspektai kaip žmogaus ir mašinos sąveika, tokios medijos kaip AR/VR robotų valdymui ir medicininė robotika yra pagrindinės dabartinių tyrimų temos. Technologijų pažanga tokiose srityse kaip humanoidinė robotika rodo daug žadančius metodus integruoti dirbtinį intelektą, kompiuterių mokslą ir mechatroniką.
Realaus laiko trajektorijų generavimo ir judėjimo be susidūrimo planavimo sprendimai tampa vis aktualesni, ypač pramoniniu požiūriu tvirtų logistikos sistemų srityje. Gamybos automatizavimas ir autonominių transporto priemonių koncepcija taip pat yra nuolatinės plėtros dalis. Etinių, teisinių ir socialinių pasekmių įvertinimas tebėra esminė tyrimų dalis.
Būsima dr. Ngoc Thinh Nguyen inauguracinė paskaita žada suteikti įdomių įžvalgų apie šiuos pažangius robotikos aspektus, suburdama tiek akademinius, tiek praktikus suinteresuotus asmenis, kad sukurtų šių technologijų ateitį.