Sự phát triển nhanh chóng của robot tự động đã cách mạng hóa các ngành công nghiệp từ sản xuất đến logistics, y tế đến nông nghiệp. Những cỗ máy tinh vi này thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong việc di chuyển qua các môi trường phức tạp mà ngay cả những người vận hành lành nghề cũng gặp khó khăn. Việc tìm hiểu cách robot tự động nhận thức, xử lý và phản ứng với môi trường xung quanh tiết lộ sự phối hợp phức tạp giữa các cảm biến, thuật toán và trí tuệ nhân tạo – yếu tố làm nên khả năng của robotics hiện đại. Công nghệ điều hướng robot liên tục phát triển, tích hợp các tiến bộ mới nhất trong học máy, thị giác máy tính và lập bản đồ không gian để tạo ra các hệ thống có thể thích nghi với các điều kiện thay đổi và không lường trước được.
Công nghệ Phát hiện Ánh sáng và Đo khoảng cách là nền tảng cốt lõi cho việc điều hướng robot tự động, cung cấp bản đồ ba chiều chính xác về môi trường xung quanh. Các hệ thống LiDAR phát ra các xung laser và đo thời gian cần thiết để ánh sáng phản xạ trở lại sau khi va chạm với vật thể, tạo ra các đám mây điểm chi tiết biểu thị mối quan hệ không gian. Robot tự động hiện đại sử dụng nhiều đơn vị LiDAR được bố trí chiến lược xung quanh khung xe để đạt được khả năng nhận biết môi trường 360 độ. Công nghệ này vượt trội trong việc phát hiện chướng ngại vật, đo khoảng cách và nhận dạng kết cấu bề mặt với độ chính xác ở mức milimét, làm cho nó trở nên vô giá trong việc định hướng tại cả môi trường có cấu trúc và phi cấu trúc.
Các triển khai LiDAR tiên tiến tích hợp thiết kế trạng thái rắn, loại bỏ các bộ phận chuyển động, từ đó tăng độ tin cậy và giảm yêu cầu bảo trì. Các hệ thống này có thể hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện ánh sáng khác nhau, từ ánh nắng chói chang đến bóng tối hoàn toàn, mang lại hiệu suất ổn định trong các tình huống vận hành khác nhau. Khả năng xử lý dữ liệu của các bộ LiDAR hiện đại cho phép phát hiện vật cản và lập kế hoạch đường đi theo thời gian thực, giúp robot đưa ra các quyết định điều hướng trong tích tắc. Việc tích hợp với các dạng cảm biến khác tạo ra các hệ thống an toàn dự phòng, đảm bảo hoạt động đáng tin cậy ngay cả khi các thành phần riêng lẻ gặp sự cố tạm thời hoặc suy giảm hiệu suất.
Công nghệ thị giác máy tính trang bị cho robot tự hành khả năng cảm nhận hình ảnh tinh vi, bổ sung và tăng cường các dạng thức cảm biến khác. Các camera độ phân giải cao ghi lại hình ảnh chi tiết mà các thuật toán tiên tiến xử lý để nhận diện vật thể, nhận dạng mẫu và diễn giải các tín hiệu hình ảnh trong môi trường. Cấu hình camera lập thể cung cấp khả năng cảm nhận độ sâu, cho phép robot đo khoảng cách và hiểu được mối quan hệ ba chiều giữa các vật thể. Các mô hình học máy được huấn luyện trên các bộ dữ liệu quy mô lớn giúp các hệ thống này phân biệt được các loại vật thể khác nhau, từ chướng ngại vật tĩnh đến nhân viên di chuyển, đảm bảo phản ứng điều hướng phù hợp.
Các hệ thống thị giác hiện đại tích hợp các camera chuyên dụng được thiết kế cho các điều kiện môi trường cụ thể, bao gồm cảm biến hồng ngoại để hoạt động trong điều kiện ánh sáng yếu và hình ảnh nhiệt dùng cho các ứng dụng nhạy cảm với nhiệt độ. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo cho phép học liên tục và thích nghi, giúp robot cải thiện khả năng nhận diện hình ảnh theo thời gian. Các thuật toán xử lý hình ảnh thời gian thực phân tích luồng dữ liệu hình ảnh để trích xuất thông tin định hướng liên quan, đồng thời lọc bỏ những chi tiết không cần thiết có thể gây nhầm lẫn hoặc làm chậm quá trình tính toán. Các hệ thống thị giác tinh vi này hoạt động phối hợp với các cảm biến khác để tạo nên sự hiểu biết toàn diện về môi trường.
Simultaneous Localization and Mapping đại diện cho một trong những công nghệ quan trọng nhất cho phép robot tự hành di chuyển trong các môi trường chưa biết hoặc thay đổi. Các thuật toán SLAM cho phép robot xây dựng bản đồ chi tiết về môi trường xung quanh đồng thời theo dõi vị trí chính xác của chúng trong các bản đồ đó. Khả năng kép này loại bỏ nhu cầu phải có bản đồ môi trường sẵn có trước, cho phép robot tự động hoạt động hiệu quả ở những khu vực chưa từng được khám phá trước đó. Độ phức tạp toán học của SLAM liên quan đến các kỹ thuật ước lượng xác suất nhằm tính đến nhiễu cảm biến, độ không chắc chắn trong đo lường và các ràng buộc tính toán, đồng thời vẫn đảm bảo yêu cầu hiệu suất thời gian thực.
Các triển khai SLAM hiện đại tận dụng các kỹ thuật lọc hạt tiên tiến, lọc Kalman mở rộng và tối ưu hóa dựa trên đồ thị để đạt được độ chính xác vượt trội trong lập bản đồ và định vị. Các thuật toán này liên tục cải thiện bản đồ môi trường khi robot thu thập thêm dữ liệu cảm biến, hiệu chỉnh các ước tính trước đó và nâng cao hiệu suất điều hướng tổng thể. Khả năng phát hiện đóng vòng giúp robot nhận diện các vị trí đã từng ghé thăm, cho phép hiệu chỉnh bản đồ và loại bỏ hiện tượng trôi. Độ bền vững của các hệ thống SLAM hiện đại đảm bảo hoạt động đáng tin cậy ngay cả trong các môi trường có đặc điểm lặp lại, vật thể chuyển động hoặc điều kiện ánh sáng phức tạp có thể gây nhầm lẫn cho các phương pháp điều hướng truyền thống.
Quá trình mô hình hóa môi trường không chỉ dừng lại ở việc phát hiện chướng ngại vật đơn giản mà còn tạo ra các biểu diễn phong phú, đa lớp về không gian hoạt động. Các hệ thống lập bản đồ tiên tiến tạo ra các lưới chiếm dụng, đám mây điểm và bản đồ ngữ nghĩa nhằm ghi nhận các khía cạnh khác nhau về cấu trúc và nội dung của môi trường. Những mô hình toàn diện này bao gồm thông tin về vật liệu bề mặt, đặc tính khả năng di chuyển và hành vi của các đối tượng động ảnh hưởng đến quyết định điều hướng. Các thuật toán học máy phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán những thay đổi của môi trường và điều chỉnh chiến lược lập bản đồ cho phù hợp, đảm bảo độ chính xác liên tục khi điều kiện thay đổi.
Các kỹ thuật lập bản đồ đa độ phân giải cho phép robot duy trì các bản đồ cục bộ chi tiết để điều hướng tức thời, đồng thời bảo tồn bối cảnh khu vực rộng hơn cho việc lập kế hoạch dài hạn. Cấu trúc bản đồ phân cấp cho phép lưu trữ và truy xuất dữ liệu môi trường một cách hiệu quả, hỗ trợ các tính toán tìm đường nhanh chóng trên các khu vực hoạt động lớn. Việc tích hợp thông tin theo thời gian tạo ra các bản đồ bốn chiều, tính đến những thay đổi môi trường phụ thuộc vào thời gian, như các mẫu di chuyển của người đi bộ thường xuyên hoặc lịch di chuyển thiết bị định kỳ. Những khả năng lập bản đồ tinh vi này giúp robot tự hành phát triển sự hiểu biết ngày càng sắc nét hơn về môi trường hoạt động của chúng theo thời gian kéo dài.
Các thuật toán lập kế hoạch đường đi toàn cục cho phép robot tự hành tính toán các tuyến đường tối ưu từ vị trí hiện tại đến điểm đến được chỉ định, đồng thời xem xét các ràng buộc về môi trường và mục tiêu vận hành. Các hệ thống này sử dụng các thuật toán tìm kiếm dựa trên đồ thị, bao gồm A-star, Dijkstra và cây tìm kiếm ngẫu nhiên khám phá nhanh, để xác định các lộ trình khả thi trong môi trường phức tạp. Các triển khai nâng cao tích hợp nhiều tiêu chí tối ưu hóa, cân bằng giữa các yếu tố như thời gian di chuyển, mức tiêu thụ năng lượng, khoảng cách an toàn và hiệu quả vận hành. Hiệu suất tính toán của các hệ thống lập kế hoạch đường đi hiện đại cho phép tính toán lộ trình theo thời gian thực ngay cả trong các môi trường lớn, phức tạp với nhiều chướng ngại vật và ràng buộc.
Các phương pháp bản đồ xác suất và các tiếp cận trường tiềm năng cung cấp các chiến lược thay thế cho những môi trường mà việc lập kế hoạch dựa trên lưới truyền thống tỏ ra không đủ hiệu quả. Những kỹ thuật này vượt trội trong không gian cấu hình nhiều chiều, nơi robot phải xem xét đồng thời nhiều bậc tự do. Khả năng lập kế hoạch lại động cho phép các hệ thống điều chỉnh lộ trình để phản ứng với chướng ngại vật bất ngờ, điều kiện môi trường thay đổi hoặc yêu cầu nhiệm vụ được cập nhật. Việc tích hợp mô hình dự báo giúp điều chỉnh đường đi chủ động dựa trên những thay đổi môi trường dự kiến, giảm khả năng xảy ra xung đột hoặc trì hoãn trong định hướng.
Các hệ thống định vị cục bộ quản lý việc tránh chướng ngại vật tức thời và tinh chỉnh quỹ đạo trong khi vẫn duy trì tiến độ hướng tới các mục tiêu đường đi toàn cục. Các phương pháp tiếp cận cửa sổ động đánh giá các lệnh vận tốc tiềm năng dựa trên động học robot, vị trí chướng ngại vật và khoảng cách đến đích để lựa chọn các chuyển động cục bộ tối ưu. Những thuật toán này hoạt động ở tần số cao để đảm bảo phản ứng nhanh trước các chướng ngại vật mới xuất hiện hoặc điều kiện thay đổi. Việc cân bằng giữa tuân thủ đường đi toàn cục và tránh chướng ngại vật cục bộ đòi hỏi các chiến lược điều khiển tinh vi nhằm ngăn robot bị mắc kẹt ở các cực tiểu địa phương hoặc hành vi dao động.
Các phương pháp chướng ngại vật vận tốc và tránh va chạm tương hỗ cho phép điều hướng an toàn trong các môi trường có chướng ngại vật di chuyển, bao gồm cả robot khác hoặc nhân viên con người. Các kỹ thuật này dự đoán các tình huống va chạm trong tương lai và điều chỉnh quỹ đạo của robot để duy trì khoảng cách an toàn, đồng thời giảm thiểu gián đoạn đến các lộ trình đã lên kế hoạch. Điều hướng cục bộ nâng cao tích hợp các thuật toán nhận thức xã hội, cho phép tương tác phù hợp với người vận hành và các hệ thống tự động khác đang cùng sử dụng không gian hoạt động. Việc tích hợp các giao thức an toàn đảm bảo rằng các hành vi tránh chướng ngại vật duy trì được biên độ an toàn thận trọng, đồng thời vẫn giữ được hiệu quả vận hành và khả năng hoàn thành nhiệm vụ.
Các công nghệ học sâu đã cách mạng hóa cách mà robot tự động diễn giải và phản ứng trước các điều kiện môi trường phức tạp. Các mạng nơ-ron tích chập xử lý dữ liệu cảm biến hình ảnh để nhận dạng đối tượng, phân loại bề mặt và dự đoán hành vi môi trường với độ chính xác chưa từng có. Những hệ thống này học từ các bộ dữ liệu huấn luyện rộng lớn bao gồm nhiều kịch bản vận hành đa dạng, cho phép hoạt động ổn định trong nhiều điều kiện và môi trường khác nhau. Khả năng khái quát từ dữ liệu huấn luyện giúp robot xử lý các tình huống mới mà có thể chưa được lập trình rõ ràng trong các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống.
Các mạng nơ-ron lặp lại và kiến trúc transformer cho phép khả năng suy luận theo thời gian, giúp robot hiểu được các mẫu môi trường động và dự đoán các điều kiện tương lai. Các mô hình tiên tiến này có thể xử lý dữ liệu cảm biến tuần tự để nhận diện xu hướng, phát hiện các mẫu lặp lại và dự đoán những thay đổi môi trường có thể ảnh hưởng đến quyết định điều hướng. Các kỹ thuật học chuyển giao cho phép robot thích ứng kiến thức đã học được trong một môi trường sang các bối cảnh hoạt động mới, giảm thời gian huấn luyện và nhu cầu dữ liệu khi triển khai trong các môi trường chưa từng thấy. Khả năng học liên tục của các hệ thống AI hiện đại cho phép robot tự hành cải thiện việc nhận thức môi trường và hiệu suất điều hướng trong suốt vòng đời hoạt động của chúng.
Các thuật toán học tăng cường cho phép robot tự động phát triển và hoàn thiện các chiến lược điều hướng thông qua việc tương tác với môi trường hoạt động của chúng. Các hệ thống này học được hành vi tối ưu bằng cách nhận phản hồi về hiệu suất điều hướng, từ đó dần cải thiện khả năng ra quyết định thông qua kinh nghiệm. Bản chất thử sai của học tăng cường cho phép robot khám phá những chiến lược điều hướng hiệu quả mà có thể không dễ nhận thấy thông qua các phương pháp lập trình truyền thống. Các triển khai tiên tiến tích hợp các ràng buộc an toàn và giới hạn hiệu suất để đảm bảo quá trình học không làm ảnh hưởng đến độ an toàn hoặc hiệu quả vận hành.
Các kỹ thuật học meta cho phép robot nhanh chóng thích nghi với môi trường mới bằng cách tận dụng kiến thức thu được từ các trải nghiệm vận hành trước đó. Các hệ thống này có thể điều chỉnh nhanh chóng các thông số dẫn đường, cấu hình cảm biến và chiến lược lập kế hoạch dựa trên đặc điểm môi trường và yêu cầu vận hành. Việc tích hợp định lượng độ không chắc chắn giúp robot đánh giá mức độ tin cậy của các quyết định dẫn đường, từ đó thực hiện quản lý rủi ro và lập kế hoạch dự phòng phù hợp. Các phương pháp học tập liên kết (federated learning) cho phép nhiều robot chia sẻ kinh nghiệm dẫn đường và cùng nhau cải thiện năng lực vận hành trong khi vẫn đảm bảo yêu cầu về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu.
Việc tích hợp nhiều dạng cảm biến tạo ra các hệ thống nhận thức vững chắc vượt trội hơn so với khả năng của từng công nghệ cảm biến riêng lẻ. Các thuật toán kết hợp cảm biến gom dữ liệu từ LiDAR, camera, bộ đơn vị quán tính (IMU), máy thu GPS và các cảm biến khác để tạo nên sự hiểu biết toàn diện về môi trường xung quanh. Các kỹ thuật lọc Kalman và lọc hạt xử lý các độ bất định của cảm biến và cung cấp các ước lượng trạng thái tối ưu dựa trên thông tin sẵn có. Sự dư thừa mà cảm biến đa dạng mang lại đảm bảo hoạt động tiếp tục diễn ra ngay cả khi các cảm biến riêng lẻ gặp sự cố hoặc hiệu suất suy giảm do điều kiện môi trường.
Các thuật toán hợp nhất tiên tiến tính đến các đặc tính cảm biến khác nhau, bao gồm tốc độ cập nhật, mức độ chính xác và các chế độ lỗi. Các hệ thống căn chỉnh theo thời gian đảm bảo rằng dữ liệu từ các cảm biến khác nhau thể hiện trạng thái môi trường nhất quán dù có độ trễ xử lý và tần số lấy mẫu khác nhau. Việc trọng số hóa đóng góp của các cảm biến được điều chỉnh động dựa trên điều kiện môi trường và hiệu suất cảm biến, tối ưu hóa độ tin cậy và độ chính xác của dữ liệu nhận thức đã hợp nhất. Các phương pháp học máy cho phép cải thiện liên tục các thuật toán hợp nhất dựa trên kinh nghiệm vận hành và phản hồi hiệu suất.
Các yêu cầu xử lý thời gian thực đòi hỏi các kiến trúc tính toán tinh vi có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu cảm biến trong khi vẫn duy trì thời gian phản hồi xác định. Các triển khai điện toán biên (edge computing) đưa khả năng xử lý đến gần hơn với các cảm biến, giảm độ trễ và nhu cầu băng thông, đồng thời cho phép ra quyết định tại chỗ một cách nhanh chóng. Các kiến trúc xử lý song song và tăng tốc GPU cho phép xử lý đồng thời nhiều luồng dữ liệu và các thao tác thuật toán phức tạp. Việc tối ưu hóa tài nguyên tính toán đảm bảo rằng các hệ thống dẫn đường có thể hoạt động hiệu quả trong giới hạn về năng lượng và xử lý của các nền tảng robot di động.
Các thuật toán ưu tiên quản lý tài nguyên tính toán bằng cách tập trung năng lực xử lý vào các nhiệm vụ dẫn đường và luồng dữ liệu cảm biến quan trọng nhất. Cấu trúc xử lý phân cấp cho phép xử lý hiệu quả các quy mô thời gian và không gian khác nhau, từ tránh chướng ngại vật tức thì đến lập kế hoạch nhiệm vụ dài hạn. Việc triển khai các chiến lược suy giảm nhẹ (graceful degradation) đảm bảo rằng hệ thống có thể duy trì khả năng dẫn đường cơ bản ngay cả khi tải tính toán cao hoặc bị giới hạn về phần cứng. Giám sát thời gian thực và tối ưu hóa hiệu suất cho phép điều chỉnh liên tục hệ thống nhằm duy trì hiệu năng dẫn đường tối ưu trong các điều kiện hoạt động khác nhau.
Các hệ thống phối hợp nâng cao cho phép nhiều robot tự động hoạt động đồng thời trong môi trường chung mà vẫn tránh được xung đột và tối ưu hóa hiệu suất tập thể. Các thuật toán đạt đồng thuận phân tán đảm bảo rằng các robot có thể thống nhất về thứ tự ưu tiên điều hướng, phân bổ tài nguyên và ranh giới vận hành mà không cần sự phối hợp tập trung. Các giao thức truyền thông cho phép chia sẻ thông tin theo thời gian thực về điều kiện môi trường, vị trí chướng ngại vật và các lộ trình dự kiến. Khả năng mở rộng của các hệ thống phối hợp cho phép quản lý đội robot quy mô lớn trong khi vẫn duy trì hiệu quả vận hành và các tiêu chuẩn an toàn.
Các phương pháp phân bổ nhiệm vụ dựa trên đấu giá cho phép gán động các mục tiêu điều hướng và trách nhiệm vận hành dựa trên khả năng và vị trí hiện tại của robot. Các cách tiếp cận dựa trên lý thuyết trò chơi mô hình hóa sự tương tác giữa các robot để xác định các chiến lược phối hợp tối ưu nhằm tối đa hóa hiệu suất tổng thể của hệ thống, đồng thời tính đến các ràng buộc riêng lẻ của từng robot. Việc tích hợp điều khiển hình dạng cho phép các mẫu di chuyển phối hợp trong các ứng dụng yêu cầu mối quan hệ không gian chính xác giữa nhiều robot. Các cơ chế chịu lỗi đảm bảo rằng hệ thống phối hợp có thể thích nghi với sự cố của robot hoặc gián đoạn truyền thông mà không làm ảnh hưởng đến khả năng vận hành tổng thể.
Các giao thức an toàn quy định cách các robot tự động tương tác với nhân sự con người và các thực thể không phải robot trong môi trường vận hành. Các hệ thống mô hình dự đoán phân tích các mẫu chuyển động của con người để dự đoán các xung đột tiềm tàng và điều chỉnh quỹ đạo di chuyển của robot cho phù hợp. Các thuật toán điều hướng xã hội tích hợp các yếu tố văn hóa và bối cảnh ảnh hưởng đến hành vi phù hợp của robot trong các hoàn cảnh khác nhau. Việc triển khai các cơ chế an toàn đảm bảo rằng robot có thể dừng hoạt động một cách an toàn hoặc chuyển sang điều khiển thủ công khi gặp phải các tình huống bất ngờ hoặc sự cố hệ thống.
Các giao diện truyền thông cho phép người vận hành theo dõi trạng thái robot, điều chỉnh các thông số dẫn đường và can thiệp vào các hoạt động tự động khi cần thiết. Các hệ thống trực quan hóa trực giác trình bày dữ liệu dẫn đường phức tạp và thông tin trạng thái hệ thống dưới dạng giúp con người nhanh chóng hiểu rõ và ra quyết định. Việc tích hợp nhận dạng giọng nói và cử chỉ cho phép các phương thức tương tác tự nhiên, từ đó giảm độ dốc học tập đối với người vận hành. Các giao thức phản ứng khẩn cấp đảm bảo việc tắt hệ thống nhanh chóng và định vị robot ở vị trí an toàn khi xảy ra mối đe dọa về an toàn hoặc sự cố vận hành.
Môi trường trong nhà thường đưa ra các thách thức liên quan đến khả năng sẵn có của tín hiệu GPS, đòi hỏi robot phải phụ thuộc nhiều vào cảm biến nội bộ và công nghệ SLAM để định vị. Các hành lang hẹp, cửa ra vào và cầu thang tạo ra những ràng buộc về hình học, yêu cầu khả năng di chuyển chính xác. Môi trường ngoài trời mang đến các điều kiện thời tiết thay đổi, địa hình gồ ghề và sự biến động tín hiệu GPS, đòi hỏi việc kết hợp cảm biến mạnh mẽ và các thuật toán thích ứng. Điều kiện ánh sáng thay đổi ảnh hưởng khác nhau đến các hệ thống dựa trên camera trong từng môi trường, do đó cần chiến lược lựa chọn và hiệu chuẩn cảm biến phù hợp để đảm bảo hiệu suất tối ưu trong các bối cảnh hoạt động đa dạng.
Các robot tự động hiện đại sử dụng hệ thống phát hiện vật cản đa lớp, kết hợp dữ liệu cảm biến thời gian thực với các thuật toán dự đoán để nhận diện và phản ứng trước những thay đổi môi trường bất ngờ. Các hệ thống dừng khẩn cấp có thể ngừng chuyển động của robot trong vòng vài miligiây khi phát hiện vật cản nghiêm trọng. Các thuật toán lập kế hoạch lại động học tính toán các tuyến đường thay thế khi các lộ trình ban đầu bị chặn hoặc không an toàn. Các hệ thống học máy cho phép robot phân loại các dạng vật cản mới và phát triển các chiến lược tránh phù hợp dựa trên kinh nghiệm trước đó và dữ liệu huấn luyện, đảm bảo khả năng phản ứng thích nghi trước các thách thức môi trường mới lạ.
Trí tuệ nhân tạo cho phép học liên tục và tối ưu hóa hiệu suất thông qua việc phân tích các trải nghiệm và kết quả điều hướng. Các thuật toán học máy xác định các mẫu trong dữ liệu môi trường và các tình huống vận hành để cải thiện các quyết định điều hướng trong tương lai. Các hệ thống mô hình dự đoán tiên lượng những thay đổi môi trường và các thách thức điều hướng tiềm tàng dựa trên dữ liệu lịch sử và điều kiện hiện tại. Các kiến trúc mạng nơ-ron xử lý dữ liệu cảm biến phức tạp để trích xuất thông tin điều hướng liên quan và xác định các chiến lược lập kế hoạch đường đi tối ưu mà các thuật toán truyền thống có thể bỏ lỡ, dẫn đến khả năng điều hướng ngày càng tinh vi và hiệu quả hơn.
Các hệ thống phối hợp đa robot sử dụng các giao thức truyền thông phân tán để chia sẻ các ý định điều hướng, vị trí hiện tại và quan sát môi trường giữa các thành viên trong đội hình. Các thuật toán giải quyết xung đột xác định các va chạm tiềm tàng hoặc xung đột tài nguyên và thương lượng các giải pháp nhằm tối ưu hóa hiệu suất tổng thể của hệ thống. Các hệ thống dựa trên độ ưu tiên thiết lập thứ bậc điều hướng để xác định quyền ưu tiên di chuyển trong các khu vực đông đúc hoặc các vùng hoạt động quan trọng. Phân bổ tác vụ phân tán cho phép giao động các mục tiêu điều hướng dựa trên khả năng của robot, vị trí hiện tại và yêu cầu vận hành, đồng thời duy trì khoảng cách an toàn và hiệu quả vận hành trên toàn bộ đội hình.
Bản quyền © 2024-2025 Novautek Autonomous Driving Limited, Mọi quyền được bảo lưu. Chính sách bảo mật
EN
Tin Tức Nổi Bật