도박 룰렛 로봇의 큰 문제는 글로벌 포지셔닝 시스템 (GPS)이없는 넓은 환경을 탐색하는 데 어려움입니다. Saurav Agarwal, 박사 과정 학생 및 Aerospace Engineering 부서의 부교수 인 Suman Chakravorty 박사와 Texas A & M University의 추정 결정 및 계획 실험실은 도박 룰렛 로봇을 매우 대규모 환경 (예 : 수백 평방 피트 규모의 Amazon Warehouses)에 배치 할 수있는 실내 매핑 기술을 개발했습니다.
Agarwal과 Chakravorty는 창고 및 물류에 대한 자동화의 주요 격차를 발견했으며 National Science Foundation에서 기술에 대한 연구의 상업적 요구에 이르기까지 5 만 달러의 Innovation Corps Grant (I-Corps)를 받았습니다. 연구에 대한 그들의 목표는 모바일 로봇에 대한 강력한 장기 도박 룰렛성을 가능하게하는 도구와 방법을 개발하는 것이 었습니다.
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Agarwal과 Chakravorty의 매핑 기술은 기존 최첨단 기술에 비해 실제 및 시뮬레이션 테스트에서 3 배 더 많은 견고성을 달성합니다. 그들은 공개적으로 이용 가능한 매핑 기술이 실패한 경우 도박 룰렛이 환경을 매핑 할 수 있도록 알고리즘이 가능하다는 것을 보여주었습니다.
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이 프로젝트 기술의 주요 장점은 내비게이션을위한 외부 신호에 의존하지 않기 때문에 사이버 보안을 향상시키는 것입니다. 또한이 프로젝트는 오픈 소스 소프트웨어를 과학계에 기여할 것입니다. 인기있는 ROS (로봇 운영 체제) 라이브러리와 통합되는 소프트웨어 도구 상자의 개발은 연구원이 GPS없이 도박 룰렛적 인 탐색을 시뮬레이션 할 수있게 해줄 것입니다.
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Agarwal 및 Chakravorty의 주요 연구 과제는 실제 창고, 공장 및 유통 센터 에이 기술을 규모로 배치하고 있습니다. 그들은 Texas A & M의 기계 공학과 부교수 인 Srikanth Saripalli 박사의 도박 룰렛 시스템 실험실에서 기회를 모색하고 있으며 실제 지게차 에이 기술을 배치했습니다..
두 개의 국립 과학 재단 프로젝트는이 기술의 개발에 중요한 역할을했습니다. 프로젝트는 불확실성 하에서 강력한 추정 및 모션 계획을 연구하여 두 연구자가 개발 한 강력한 도박 룰렛 솔루션을위한 길을 열었습니다.