Key points are not available for this paper at this time.
لقد جذبت مجال الروبوتات الجماعية اهتمامًا كبيرًا لقدرتها على إتمام مهام معقدة ومتزامنة. تواجه الأساليب الحالية لتخطيط الحركة داخل أنظمة الروبوتات الجماعية صعوبات رئيسية في قابلية التوسع وضمان السلامة. لمعالجة هذين المحددين، نقترح مخطط حركة جماعي واعٍ بالمخاطر باستخدام القيمة الشرطية عند المخاطر (ROVER) الذي يعدل بشكل منهجي السلامة والمحافظة وينقل الجماعة إلى المنطقة المستهدفة من خلال بيئات مزدحمة. تطور طريقتنا مشكلة التحكم التنبؤي بنموذج الزمن المنتهٍ (FTMPC) بناءً على الحالة الماكروسكوبية لجماعة الروبوتات الممثلة بنموذج المزيج الغاوسي (GMM) ويجمع القيمة الشرطية عند المخاطر (CVaR) لتجنب التصادم. نعتمد على دالة المسافة الموقعة الخطية لحساب القيمة الشرطية عند المخاطر بكفاءة فيما يتعلق بقرب جماعة الروبوتات من العقبات. المكون الرئيسي لهذه الطريقة هو تنفيذ قيود CVaR تحت عدم اليقين في GMM في FTMPC لقياس خطر التصادم الذي تواجهه جماعة الروبوتات. ومع ذلك، فإن نموذج FTMPC المقيد غير المحدب يصعب حله. للتنقل في هذه التعقيدات، نطور استراتيجية قابلة للحساب من خلال 1) تقريب خطي صريح لقيود CVaR؛ و 2) صياغة برمجة رباعية تسلسلية. تُظهر المحاكاة والمقارنات مع طرق أخرى فعالية الطريقة المقترحة في المرونة وقابلية التوسع والتخفيف من المخاطر.
درس يانغ وآخرون (Mon،) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: