Courtesy of InterestingEngineering
Rangkuman Berita: Algoritma Baru Tingkatkan Efisiensi Navigasi Robot Hingga 57 Persen
Memperkenalkan algoritma baru yang meningkatkan efisiensi navigasi robot mobile dengan mengurangi beban komputasi dan memori.
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Algoritma DFLIOM dapat meningkatkan efisiensi navigasi robot hingga 57 persen dibandingkan metode yang ada.
- Pendekatan baru ini mengurangi beban memori dan memungkinkan robot beroperasi lebih lama dan lebih efisien.
- Penelitian ini menunjukkan bahwa lebih banyak data tidak selalu berarti kinerja yang lebih baik dalam pemetaan dan navigasi.
Boston, Massachusetts, Amerika Serikat - Para peneliti di Universitas Northeastern telah mengembangkan algoritma baru yang meningkatkan efisiensi navigasi robot mobile. Algoritma ini, yang dinamakan Deep Feature Assisted Lidar Inertial Odometry and Mapping (DFLIOM), dirancang untuk mengurangi tuntutan memori yang berat dari operasi otonom. Dengan algoritma ini, robot dapat bergerak dan membuat keputusan dengan menggunakan lebih sedikit sumber daya komputasi.
DFLIOM memperkenalkan metode pemindaian baru yang hanya memproses data poin yang paling penting, sehingga mengurangi jumlah data yang diperlukan dan dalam beberapa situasi meningkatkan akurasi pemetaan. Penelitian ini menantang anggapan umum bahwa kinerja meningkat dengan lebih banyak data, dengan menunjukkan bahwa algoritma dapat menjadi kewalahan oleh terlalu banyak data, yang mengakibatkan pemrosesan lebih lambat dan efisiensi yang lebih buruk.
Para peneliti menguji algoritma mereka menggunakan robot kecil Agile X Scout milik Northeastern, yang dilengkapi dengan sensor lidar Ouster, paket baterai, dan PC kecil Intel NUC. Robot tersebut berhasil menghasilkan peta 3D dari beberapa lokasi di kampus Universitas, menunjukkan kemampuan algoritma untuk bekerja di lingkungan yang beragam dan kompleks. Penelitian ini merupakan langkah maju dalam pengembangan sistem otonom yang praktis dan skalabel.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa nama algoritma baru yang dikembangkan oleh peneliti di Northeastern University?A
Nama algoritma baru yang dikembangkan adalah Deep Feature Assisted Lidar Inertial Odometry and Mapping (DFLIOM).Q
Apa tujuan utama dari algoritma DFLIOM?A
Tujuan utama dari algoritma DFLIOM adalah untuk mengurangi beban komputasi dan penggunaan memori dalam navigasi robot otonom.Q
Mengapa penggunaan lidar penting dalam navigasi robot otonom?A
Penggunaan lidar penting karena memungkinkan robot untuk melakukan pemetaan dan lokalizasi secara bersamaan dengan mendeteksi jarak menggunakan pulsa cahaya.Q
Siapa yang membimbing Zihao Dong dalam penelitian ini?A
Zihao Dong dibimbing oleh Profesor Michael Everett dalam penelitian ini.Q
Apa yang membedakan DFLIOM dari metode pemetaan sebelumnya?A
DFLIOM membedakan dirinya dengan memperkenalkan metode pemindaian baru yang hanya memproses data yang paling penting, sehingga mengurangi jumlah data yang diperlukan.Rangkuman Berita Serupa
Teknologi
2 bulan lalu
88 dibaca
Drone robot kecil menggunakan arus laut untuk menggerakkan dirinya sendiri, menghemat 80% energi dalam uji coba.
Teknologi
2 bulan lalu
111 dibaca
Teknologi navigasi MIT dengan akurat memposisikan drone di dalam ruangan, terowongan, dan gudang.
Teknologi
2 bulan lalu
130 dibaca
200x lebih cepat: Kamera baru mengidentifikasi objek dengan kecepatan cahaya, dapat membantu mobil otonom.
Teknologi
3 bulan lalu
113 dibaca
Robot menguasai permainan Jenga dan perakitan motherboard dengan metode pembelajaran AI baru.
Teknologi
3 bulan lalu
86 dibaca
Mikro drone baru menavigasi lingkungan yang ramai dengan kecepatan tinggi secara aman.
Teknologi
3 bulan lalu
58 dibaca