Robot localization aided by quantum algorithms

要約

ローカライズはモバイルロボット工学の重要な側面であり、ロボットが環境を効率的にナビゲートし、障害を回避できるようにします。
適応モンテカルロローカリゼーション（AMCL）アルゴリズムなどの現在の確率的局在方法は、計算的に集中的であり、大きな地図や高解像度センサーデータに苦労する可能性があります。
このペーパーでは、ロボット工学における量子コンピューティングの適用を調査し、モバイルロボットのローカリゼーションの効率を改善するためにGroverの検索アルゴリズムの使用に焦点を当てています。
Groverのアルゴリズムを2Dマップで利用するための新しいアプローチを提案し、より速く、より効率的なローカリゼーションを可能にします。
現在の物理量子コンピューターの制限にもかかわらず、実験結果は古典的な方法よりも大幅な高速化を示しており、ロボットの局在化を改善する量子コンピューティングの可能性を強調しています。
この作業は、量子コンピューティングとロボット工学の間のギャップを橋渡しし、ロボットローカリゼーションのための実用的なソリューションを提供し、量子ロボット工学の将来の研究への道を開きます。

要約(オリジナル)

Localization is a critical aspect of mobile robotics, enabling robots to navigate their environment efficiently and avoid obstacles. Current probabilistic localization methods, such as the Adaptive-Monte Carlo localization (AMCL) algorithm, are computationally intensive and may struggle with large maps or high-resolution sensor data. This paper explores the application of quantum computing in robotics, focusing on the use of Grover’s search algorithm to improve the efficiency of localization in mobile robots. We propose a novel approach to utilize Grover’s algorithm in a 2D map, enabling faster and more efficient localization. Despite the limitations of current physical quantum computers, our experimental results demonstrate a significant speedup over classical methods, highlighting the potential of quantum computing to improve robotic localization. This work bridges the gap between quantum computing and robotics, providing a practical solution for robotic localization and paving the way for future research in quantum robotics.

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