Intelligent Escape of Robotic Systems: A Survey of Methodologies, Applications, and Challenges

要約

インテリジェント脱出は、人工知能 (AI) 技術を採用し、動的で複雑で予測不可能なシナリオにおける潜在的な危険にインテリジェントに反応できる能力を備えたロボットを可能にする学際的な分野です。
安全性の重視がますます重要になり、ロボット技術の進歩が続く中、近年、幅広いインテリジェントな脱出方法が開発されています。
この論文では、ロボット システムのインテリジェントな脱出に関する最先端の研究成果の包括的な調査を紹介します。
計画ベースの方法論、分割ベースの方法論、学習ベースの方法論、および生物からインスピレーションを得た方法論を含む、インテリジェントな脱出の 4 つの主な方法をレビューします。
既存の手法の長所と限界がまとめられています。
さらに、インテリジェント脱出の潜在的な応用例が、捜索救助、避難、軍事安全保障、医療などのさまざまな分野で議論されています。
知的脱出への新しいアプローチを開発するための取り組みとして、この調査は現在の研究課題を特定し、知的脱出における将来の研究傾向についての洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Intelligent escape is an interdisciplinary field that employs artificial intelligence (AI) techniques to enable robots with the capacity to intelligently react to potential dangers in dynamic, intricate, and unpredictable scenarios. As the emphasis on safety becomes increasingly paramount and advancements in robotic technologies continue to advance, a wide range of intelligent escape methodologies has been developed in recent years. This paper presents a comprehensive survey of state-of-the-art research work on intelligent escape of robotic systems. Four main methods of intelligent escape are reviewed, including planning-based methodologies, partitioning-based methodologies, learning-based methodologies, and bio-inspired methodologies. The strengths and limitations of existing methods are summarized. In addition, potential applications of intelligent escape are discussed in various domains, such as search and rescue, evacuation, military security, and healthcare. In an effort to develop new approaches to intelligent escape, this survey identifies current research challenges and provides insights into future research trends in intelligent escape.

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