基礎となる予測ロジックを備えた障害物回避システムを設計するための最適なアルゴリズムはどれですか?
さまざまな障害物の座標と速度を示すマイクロ波レーダーのシステムを使用しています。これらの入力に基づいて、アルゴリズムは最も重大な障害物を特定し、自動車/航空機のドライバーに警告する必要があります。主な関心事は予測部分です。システムは、現在の障害物を識別するだけでなく、速度成分に基づいて将来の衝突も探す必要があります。探索可能な戦略はどれですか (カルマン、拡張カルマン、ニューラル ネットワーク、進化的アルゴリズム)
どの戦略が適切かを検討する前に、障害物と車両の両方の動きを記述する制約を検討する必要があります。一般に、これらの制約は一連の微分方程式に結合されます。この情報がなければ、合理的な推奨を行うことはできません。
純粋な障害物回避は、計算リソースが最小限の古い学校のロボット工学にまでさかのぼります。これには、Brook の Subsumption アーキテクチャと Khatib の Potential Fields が含まれます。ただし、衝突回避システムの取り組みのほとんどは、実際には障害物を回避することではなく、構成 (または状態) 間の効率的なパスを計画することに関連しています。車両計画の現在の最先端技術 (DARPA アーバン チャレンジや一部の JPL ローバーに使用されている) は、オフラインの運動力学的軌道生成と D*-Lite アルゴリズムのハイブリッドのようです。