Review of control algorithms for mobile robotics

要約

この記事では、絶え間なく進化する分野であるモバイル ロボット工学で使用される制御アルゴリズムの包括的なレビューを紹介します。
モバイルロボット工学は、産業オートメーション、宇宙探査、医療などのさまざまな分野でのアプリケーションの需要に牽引されて、近年大幅な進歩を遂げています。
このレビューは、変化する未知の環境におけるナビゲーション、位置特定、マッピング、経路計画における特定の課題に対処する制御アルゴリズムに焦点を当てています。
PID 制御や古典制御理論に基づいた手法などの古典的なアプローチだけでなく、深層学習やモデルベースのプランニングなどの最新の手法についても詳細に説明します。
さらに、これらのアルゴリズムを現実世界の移動ロボットに実装する際の実用的な応用例と残された課題も強調されています。
最終的に、このレビューはモバイル ロボット工学における制御アルゴリズムの多様性と複雑さの包括的な概要を提供し、研究者や実践者がこの刺激的な研究分野における特定の問題に対処するために利用できるオプションをより深く理解するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

This article presents a comprehensive review of control algorithms used in mobile robotics, a field in constant evolution. Mobile robotics has seen significant advances in recent years, driven by the demand for applications in various sectors, such as industrial automation, space exploration, and medical care. The review focuses on control algorithms that address specific challenges in navigation, localization, mapping, and path planning in changing and unknown environments. Classical approaches, such as PID control and methods based on classical control theory, as well as modern techniques, including deep learning and model-based planning, are discussed in detail. In addition, practical applications and remaining challenges in implementing these algorithms in real-world mobile robots are highlighted. Ultimately, this review provides a comprehensive overview of the diversity and complexity of control algorithms in mobile robotics, helping researchers and practitioners to better understand the options available to address specific problems in this exciting area of study.

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