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인공지능 잠재장(APF)은 UAV 쿼드로터에 대한 효과적인 실시간 안내, 네비게이션 및 장애물 회피 수단입니다. APF의 주요 문제는 장애물이나 다수의 장애물에서 발생하는 국부 최솟값입니다. 본 논문에서는 하나의 장애물 국부 최솟값, 두 개의 장애물 국부 최솟값, 장애물 근처의 목표 도달 불가(GNRON), 동적 장애물 문제를 해결하기 위한 APF의 일부 수정 및 개선 사항을 소개합니다. 결과는 개선된 APF가 모든 시험에서 목표 위치에 도달하게 하여 최상의 결과를 제공했음을 보여줍니다. 한편, 가상 힘을 사용하는 APF는 목표에 도달하는 데 가장 빠른 시간을 기록했으나, 여전히 GNRON 문제를 안고 있습니다. 결론적으로 APF는 모든 국부 최솟값 문제를 극복하기 위해 알고리즘이 수정되어야 합니다.
Ma’arif et al. (Sat,)는 이 문제를 연구했습니다.