딥러닝을 기반으로 한 병원 도서관에서의 지능형 로봇 경로 계획

병원 도서관의 지능형 로봇은 학생, 의사 및 기타 사용자들이 교육 및 진단 정보를 참조하고 문서화하며 수정하는 과정에서 지원합니다. 이러한 과정은 신뢰할 수 있고 효율적인 지원을 제공하는 음성 및 동작 제어 로봇에 의해 용이해지며, 병원 도서관 환경에서의 운영 접근성과 효율성을 향상시킵니다. 그럼에도 불구하고 전통적인 경로 계획 방법은 불필요한 경로를 생성하는 경향이 있으며 반복적인 사용자 요청을 효과적으로 처리하지 못하여 응답 시간이 느려지고 시스템 성능이 낮아집니다. 문제는 경로 중복을 줄이고 선반의 빠르고 정확한 탐지를 보장하는 적응형 내비게이션 시스템을 만드는 것입니다. 이 기사는 병원 도서관 선반 조직의 경로 계획 및 궤적 제어에 대한 새로운 방향을 소개합니다. 이 알고리즘은 사용자 요구사항과 공간적 근접성에 따라 최상의 경로를 찾기 위해 반복 학습이 개선된 A* 알고리즘을 사용합니다. 시스템은 다양한 잠재적 경로를 분석하고 목적지 선반으로 가는 가장 효과적이고 짧은 경로를 선택합니다. 내비게이션 개선 메커니즘은 반복 사용자 요청의 학습을 기반으로 한 반복을 사용하여 시스템이 최소 응답 경로로 수렴하도록 합니다. 또한, 순환 신경망(RNN)에서 구현된 깊은 재귀 학습을 사용하여 중복 경로를 탐지하고 삭제하여 내비게이션 효율성을 높입니다. 제안된 방법은 중복 A* 경로 생성을 제거하고 다양한 사용자 요청에 대한 최소 응답 시간을 제공하는 데 훨씬 더 가까워집니다. 결과적으로 시스템은 경로 계획 정확성을 향상시키고 오류를 최소화하며 전반적인 효율성을 증가시켜 병원 도서관 환경에서의 지능형 로봇 지원에 적합한 강력한 솔루션이 됩니다.