【51CTO.com快譯】印度理工學(xué)院（IIT）馬德拉斯分校的研究人員近日開發(fā)出了一種快速高效的“運動規(guī)劃”算法，該算法可以像人類一樣思考，能讓空中或地面的車輛在雜亂的環(huán)境中自動導(dǎo)航。

據(jù)研究團隊稱，算法是基于“廣義形狀擴展”（GSE）新概念開發(fā)的，這個新概念能夠為自動駕駛車輛規(guī)劃一條安全且動態(tài)可行的軌跡。

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與許多目前最先進的運動規(guī)劃算法相比，印度的這一算法可以獲得了更好的效果。

團隊稱，由于采用新穎的方法計算“安全”區(qū)，它在許多對效率要求極高的線路規(guī)劃場景下，提供了至關(guān)重要的幫助，比如自動駕駛汽車、災(zāi)難響應(yīng)、ISR操作、空中無人機送貨和行星探索等應(yīng)用。

無人機（UAV）常常用于勘查受災(zāi)地區(qū)，并掃描殘骸，以執(zhí)行搜救任務(wù)。研究人員稱，由于在這類應(yīng)用中需要爭迅速規(guī)劃無人機飛行路徑，他們的算法可以發(fā)揮關(guān)鍵作用。

該研究由印度理工學(xué)院馬德拉斯分校的航空航天工程系助理教授Satadal Ghosh領(lǐng)導(dǎo)，已在《AIAA Journal of Guidance, Control and Dynamics》和《IEEE Control Systems Letters》等國際知名期刊，以及IEEE決策與控制大會（CDC）、美國控制會議（ACC）和AIAA等頂級會議上發(fā)表了數(shù)篇研究論文。

團隊成員包括：印度理工學(xué)院馬德拉斯分校校友、得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的博士研究學(xué)者Vrushabh Zinage、波蘭華沙理工大學(xué)的研究生Adhvaith Ramkumar以及高盛分析師Nikhil P。

Zinage說：“基于GSE的算法其工作原理是，計算由環(huán)境中由大的‘可見’區(qū)域組成的‘安全’區(qū)，基于GSE的算法會進行規(guī)劃，確保可導(dǎo)航性。”

Zinage說：“隨后，該算法會在‘可見’區(qū)域中隨機選擇一個點，并通過安全‘邊緣’將其連接到當前安全可達區(qū)域。最終，該算法幾乎總是可以連接環(huán)境中的任意兩點，滿足了某些基本標準。”

該研究人員解釋，基于GSE的算法其主要優(yōu)勢在于，與另外幾種傳統(tǒng)的運動規(guī)劃算法相比，計算效率顯著提高。

這自然使得基于GSE的算法特別適合規(guī)劃緊急場景。

Adhvaith Rajkumar說：“這種算法不需要使用耗費量大計算的碰撞檢查模塊，而是利用了‘廣義形狀’這個新概念，廣義空間是從環(huán)境中的一個點可到達的最大自由空間，這一方式類似于人類對“安全”空間的判斷方式。”

這一算法本質(zhì)上提高了探測環(huán)境的速度，基于GSE的算法只需很少的迭代即可連接初始區(qū)和目標區(qū)。

解釋“運動規(guī)劃”算法的應(yīng)用時，印度理工學(xué)院馬德拉斯分校的航空航天工程系助理教授Satadal Ghosh說：“配備我們算法的無人機在災(zāi)害管理和響應(yīng)場景中可以發(fā)揮重要作用。”

他說：“發(fā)生地震等災(zāi)難事件后，常常派無人機去勘查受災(zāi)地區(qū)，并掃描殘骸以執(zhí)行搜救任務(wù)。由于在這類應(yīng)用中需要快速提前規(guī)劃無人機飛行路徑，我們的算法可以發(fā)揮關(guān)鍵作用。”

他說：“籠統(tǒng)地講，基于GSE的這類算法在自動應(yīng)用環(huán)境下有廣闊的潛力，包括倉庫物料運輸、項目竣工驗收、無人機運送、災(zāi)難管理、自動駕駛汽車等。還可以利用這種算法，在多車輛環(huán)境下制定協(xié)調(diào)運動的策略。”

據(jù)團隊聲稱，這項研究的現(xiàn)狀是局限于基于GSE算法的理論開發(fā)和改進，以及對其進行廣泛的基于現(xiàn)實模擬的驗證。

研究人員計劃在不久的將來在無人機和地面車輛上應(yīng)用這些算法。

Ghosh說：“在動態(tài)環(huán)境下，來自車載傳感器的位置信息是有限的，或者當任務(wù)因動態(tài)變化的關(guān)鍵任務(wù)要求（比如情報、監(jiān)視和偵察即ISR操作，或使用漫游車進行的行星探測）而干預(yù)車輛的移動時，通常需要對運動進行頻繁的、快速的重新規(guī)劃。”

Ghosh說：“我們目前的研究表明，即使在這種情況下，由于我們基于GSE的算法在環(huán)境中的不同點計算的可見區(qū)具有的獨特性，這種算法使實時運動規(guī)劃變得容易許多。”

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