Инженеры МФТИ и эксперты Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» (ФИЦ ИУ) РАН и Научно-исследовательского института AIRI разработали инновационную методику ориентации роботов в пространстве, аналогичную работе человеческого мозга. Теперь роботам не будут нужны глобальные системы позиционирования; они смогут более быстро рассчитывать маршруты и не будут зависеть от ошибок, что также позволит им экономнее использовать память.
Разработчики этой системы отметили, что для построения маршрута применяется принцип, аналогичный функционированию человеческого мозга. Таким образом, робот не создает детальную карту местности, а фиксирует ориентиры в пространстве и взаимосвязи между ними.
«Это похоже на то, как человек запоминает новое место. Мы не фиксируем каждую деталь, а выделяем ключевые ориентиры и связи между ними. Именно этот принцип лежит в основе технологии, именуемой PRISM-TopoMap, что делает её эффективным решением для автономной навигации роботов в реальных условиях», – рассказал «Известиям» заведующий лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ Дмитрий Юдин.
Компьютер моделирует пространство в виде графа – математического представления любой естественной системы. Для успешной ориентации он должен точно определить своё местоположение в этом графе. В новом методе топологического картографирования для этого используются одновременно несколько современных подходов к обработке данных. В совокупности они позволяют минимизировать ошибки.
Сначала система анализирует изображения с камер и данные лидара, применяя усовершенствованный алгоритм распознавания. Это позволяет роботу идентифицировать место, даже если изменилось освещение или ракурс. Прежде чем добавить новую локацию в карту, робот сопоставляет её с уже известными данными, а затем формирует схему узлов и связей. Новый метод позволяет роботам строить и обновлять карту непосредственно во время движения.
Ранее ученые из Корнельского университета в Нью-Йорке (США) разработали систему RHyME (Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution), с помощью которой роботы могут всего за 30 минут освоить новые задачи и приобретать дополнительные навыки. Основой системы является просмотр одного обучающего видео. По сравнению с предыдущими методами эта технология повышает успешность выполнения задач более чем на 50%.
Россияне хотят иметь роботов-помощников для быта
