Роботы смогут ориентироваться в пространстве, как люди

Инженеры МФТИ и специалисты Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» (ФИЦ ИУ) РАН и Научно-исследовательского института AIRI разработали новую методику ориентации роботов в пространстве, похожую на работу человеческого мозга. Теперь роботам не понадобятся глобальные системы позиционирования, они смогут быстрее рассчитывать маршрут, а еще не зависеть от ошибок и более экономно использовать память. 

Разработчики системы сообщили, что для построения маршрута используется принцип, схожий с работой человеческого мозга. Так, робот не составляет детальной карты местности, а отмечает ориентиры в пространстве и связи между ними. 

«Это похоже на то, как человек запоминает новое место. Мы не запоминаем каждую деталь, а выделяем основные ориентиры и связи между ними. Именно этот принцип лежит в основе технологии, которая называется PRISM-TopoMap, что делает его практичным решением для автономной навигации роботов в реальных условиях», – рассказал «Известиям» заведующий лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ Дмитрий Юдин. 

Компьютер представляет пространство в виде графа – математического аналога любой естественной системы. Для успешной ориентации он должен верно определить в нем свое местоположение. В новом методе топологического картографирования для этого используется одновременно несколько современных технологий обработки данных. Вместе они  позволяют избежать ошибок.

Сначала система анализирует изображения с камер и данные лидара с помощью усовершенствованного алгоритма распознавания. Благодаря этому робот может узнать место, даже если освещение и ракурс изменились. Перед тем как добавить новую локацию в карту, робот соотносит ее с тем, что уже известно, а затем выстраивает схему узлов и связей. Новый метод позволяет роботам строить и обновлять карту прямо во время движения. 

Ранее ученые из Корнельского университета в Нью-Йорке (США) создали систему RHyME (Retrieval for Hybrid Imitation under Mismatched Execution) с помощью которой роботы могут всего за 30 минут научиться выполнять новые задачи и приобрести дополнительные навыки. В основе системы лежит просмотр одного обучающего видео. По сравнению с предыдущими методами эта технология повышает успешность выполнения задач более чем на 50%.