アルゴリズムに続く優れた非予測パスはありますか？

Question

ステアリングアルゴリズム後の全ての経路（例えば、着色地形に従うロボットのためのもの）は予測的であるので、彼らはその体を超えてある程度の距離を感じることができるロボットに頼る。 下側に光センサーを備えたロボット上の道具の後の行動が必要です。それはそれが直接終わっている地形を見ることができるので、予測はできません。これに使用するための良い技術の標準的な例はありますか？

Answer 1

あなたが探しているテクニックは、あなたがどのような環境でどのような環境にアクセスしようと思うでしょう。私は過去にNXTロボットを使用しましたので、このビデオ面白い（このビデオ私のものではありません）

あなたが平らな非光沢のある表面に取り組んでいると仮定すると、あなたはそれが事前定義された色を見つけるまであなたのロボットをさまよいられることができます。その後、ロボットは「パスフォロー」メカニズムでキックし、線を追跡し続けることができます。これ以上回線がない場合は、右や左に変換しようとしている可能性があります（回線が曲がっていることがわかりました）。

この場合、ロボットは事前に実行する必要がある線の色は何ですか。

Answer 2

あなたが見ている経路探索アルゴリズムが予測的であるため、ロボットはそれが文脈で「見る」ものを解釈することができる必要があるためです。

例えば、直線の形の色の経路を考えてみましょう。この簡単な例でも、ロボットはどのように知っているのか：

• それの前に色の正方形があるかどうか、それ故を進むべきです
• どの方向が移動しているのか。

  これら2つの質問は、あなたが探しているアルゴリズムが答えるだろうアルゴリズム（そしてあなたがより困難な地形や道を追加するときに物事がより複雑になるでしょう）。

  最初のものは適切な将来の能力（したがって予測アルゴリズム）でのみ回答でき、後者は前の状態のいくつかのメモリでのみ回答することができます。

  あなたの質問で提供された詳細のみに基づいて、あなたは適切な解決策を実装することができないでしょう。しかし、あなたのセンサー入力とオンボードメモリが実際には予測的な解決策に適していると想像しますが、あなたのハードウェアの機能が何を許可するかをさらに調査する必要があるかもしれません。