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矿业学院计算机科学家正在开发新算法来改进机器人运动规划
副教授 Neil Dantam 表示，将机器人从 A 点移动到 B 点从来都不是机器人操作的复杂现实环境中的唯一问题。
来源:佩恩公共政策研究所当你和我需要从冰箱里拿东西时，我们不会再三考虑该怎么做。但对于机器人来说，这并不像伸手去拿番茄酱那么简单。如果最后一个使用番茄酱的人把它放回了错误的架子上怎么办？或者如果它被推到冰箱后面一堆其他东西后面怎么办？
今天的机器人通常依靠算法，使它们在受控空间内表现良好。但当机器人遇到偏离其编程预期的障碍时，它很难及时解决问题。
计算机科学副教授 Neil Dantam 和矿业学院毕业生 Sihui Li 正在努力通过开发新算法来解决这一挑战，以帮助机器人了解何时停止尝试完成无效的任务并寻找替代解决方案。 在这里，Dantam 回答了一些有关其团队工作的问题，以及更好的机器人运动规划如何影响各个领域的机器人技术的未来。
问：什么是机器人运动规划，现实世界环境的复杂性如何使机器人的这一过程复杂化？
Neil Dantam：机器人运动规划是一套基本的机器人算法——它可以找到机器人手臂从出发点移动到您想要的位置的轨迹，而不会碰到任何东西，这样它就可以抓住物体。
Neil Dantam：挑战来自于在这个七维关节位置空间中操作的难度，以及传统计算机科学搜索算法无法在高维空间中找到计划。