).............................................................................................. Lokala potentiella fältmetoder lider vanligtvis av lokala minimaproblem. Ett annat problem med navigeringsfunktion närmar sig är att falla in i en slinga. Den sensoriska informationen är till sin natur lokal, och samma åtgärder kommer alltid att vidtas för samma lokala situation, utan några globala överväganden. Därför en gång instängd i en slinga, det finns inget sätt att komma ut ur det. Ett annat tillvägagångssätt, som garanterar att målet uppnås om möjligt, presenterades av Lumelsky och Stepanov [7]. Roboten, utrustad endast med kontaktsensorer, går direkt till målet tills den träffar ett hinder. Den följer sedan objektgränsen. Algoritmerna definierar "lämnande villkor" som avgör var man ska lämna hindergränsen och gå direkt mot målet igen. Konvergensen grundar sig på det faktum att avståndet från varje ledighet punkt t o målet är strikt mindre än avståndet från motsvarande träffpunkt. Algoritmer som endast använder riktningen t o målet och överger hinder så snart som möjligt presenterades i [lo] och [8]. Avståndsavkänning användes i [6] t o hitta "shortcuts" t o den väg som skulle planeras med hjälp av kontaktsensorer. Vi kommer att presentera en ny algoritm DistBug som använder områdesinformation mer effektivt. Det viktigaste bidraget är ett nytt "ledigt tillstånd" som gör det möjligt för roboten att överge hinder så snart den globala konvergensen är garanterad, baserat på det fria intervallet i riktning mot målet. Avståndsdata används för att välja vridriktning när roboten närmar sig ett hinder. Ett kriterium för att vända gränsen efter riktning när det verkar vara fel riktning införs också. Som ett direkt resultat av dessa lokala beslut uppnåddes en betydande förbättring av resultaten. Vi betraktar en punktrobot som rör sig bland godtyckliga hinder i en planar miljö. Vi antar att arbetsytan är begränsad. Det följer direkt att omkretsen av varje hinder är ändlig, och att antalet hinder är ändligt. Resten av tidningen är organiserad enligt följande:
Metoden för Kamon och Rivlin REF bygger på intervalldata för att fatta lokala beslut och villkoret för att lämna hindergränsen är baserat på det fria intervallet i riktning mot målet.
Sensory based motion planning with global proofs
{'venue': 'Proceedings 1995 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Human Robot Interaction and Cooperative Robots', 'journal': 'Proceedings 1995 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Human Robot Interaction and Cooperative Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}