美國加州理工學院科研團隊開發了一種名為光譜擴展樹搜索（SETS）的算法。該算法旨在幫助自主機器人在現實世界中導航時選擇理想路徑，并作出最佳決策和行動。這一創新成果近期刊登于《科學·機器人學》雜志封面。
想象一下，如果給機器人玩一個復雜的游戲，游戲的目標是找到一條安全且高效的路徑到達目的地。SETS算法就像是機器人的“游戲策略師”，通過模擬大量可能的動作來規劃最理想的移動路線。與傳統方法不同的是，SETS能夠快速識別那些最具潛力的動作組合，避免了不必要的計算。
這種算法借鑒了蒙特卡洛樹搜索的概念，這是一種隨機選擇路徑進行探索的技術，最初用于棋類游戲的人工智能系統。在機器人導航中，蒙特卡洛樹搜索創建了一個分支結構，用來表示從當前位置到目標位置的不同可能性。然而，隨著每一步動作的選擇，潛在路徑的數量會呈指數增長，這使得全面評估所有選項變得不切實際。
為了解決這個問題，SETS采用了所謂的“探索/利用”權衡原則。例如，當機器人檢測到某些動作可能會導致碰撞時，它就不會繼續考慮這些動作的后續步驟，而是專注于更安全的選擇。這種方法大大減少了計算量，并允許機器人幾乎實時地處理信息并作出反應。
SETS的強大之處在于它的通用性，即可以適用于各種類型的機器人平臺，而無需單獨編程。團隊已經證明了該算法在三個不同實驗環境中的有效性。
SETS算法讓機器人能夠在大約十分之一秒內完成數千甚至數萬次模擬，迅速決定下一步的最佳行動。這個過程不斷循環，使機器人每秒鐘都能根據最新的情況調整自己的行為。這項技術的進步意味著未來機器人將更加智能、靈活，并能在動態環境中迅速應對變化。
美國加州理工學院科研團隊開發了一種名為光譜擴展樹搜索（SETS）的算法。該算法旨在幫助自主機器人在現實世界中導航時選擇理想路徑，并作出最佳決策和行動。這一創新成果近期刊登于《科學·機器人學》雜志封面。
想象一下，如果給機器人玩一個復雜的游戲，游戲的目標是找到一條安全且高效的路徑到達目的地。SETS算法就像是機器人的“游戲策略師”，通過模擬大量可能的動作來規劃最理想的移動路線。與傳統方法不同的是，SETS能夠快速識別那些最具潛力的動作組合，避免了不必要的計算。
這種算法借鑒了蒙特卡洛樹搜索的概念，這是一種隨機選擇路徑進行探索的技術，最初用于棋類游戲的人工智能系統。在機器人導航中，蒙特卡洛樹搜索創建了一個分支結構，用來表示從當前位置到目標位置的不同可能性。然而，隨著每一步動作的選擇，潛在路徑的數量會呈指數增長，這使得全面評估所有選項變得不切實際。
為了解決這個問題，SETS采用了所謂的“探索/利用”權衡原則。例如，當機器人檢測到某些動作可能會導致碰撞時，它就不會繼續考慮這些動作的后續步驟，而是專注于更安全的選擇。這種方法大大減少了計算量，并允許機器人幾乎實時地處理信息并作出反應。
SETS的強大之處在于它的通用性，即可以適用于各種類型的機器人平臺，而無需單獨編程。團隊已經證明了該算法在三個不同實驗環境中的有效性。
SETS算法讓機器人能夠在大約十分之一秒內完成數千甚至數萬次模擬，迅速決定下一步的最佳行動。這個過程不斷循環，使機器人每秒鐘都能根據最新的情況調整自己的行為。這項技術的進步意味著未來機器人將更加智能、靈活，并能在動態環境中迅速應對變化。
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