В Сколтехе создали алгоритм, научивший роботов быстро объезжать препятствия

Российские математики и инженеры разработали метод, позволяющий роботам максимально быстро и эффективно объезжать препятствия в людных местах. Разработка использует технологии машинного обучения и предназначается для роботов-дезинфекторов, инвентаризаторов и парковщиков, сообщила пресс-служба Сколтеха.

«Мы создали систему, которая работает в том числе с некруглыми и неомниколесными роботами и превосходит стандартные решения по планированию движения. В центре нашего метода — понятие нейронного поля, которое до сих пор мало применялось в планировании движения», — заявил научный сотрудник Сколтеха Михаил Куренков, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Куренков и его коллеги приспособили подобные алгоритмы для решения еще одной важной научно-практической задачи — выбора оптимальной траектории движения роботов в сложно устроенных помещениях с большим числом препятствий, а также в различных общественных и людных местах.

Российские математики объединили нейронные поля с уже существующими алгоритмами по оптимизации траектории движения роботов и сравнили скорость и эффективность работы подготовленного ими подхода с итогами работы двух общепринятых систем поиска пути. Последующие тесты показали, что новая разработка превосходила конкурентов в качестве работы примерно на 25%.

Кроме того, она вырабатывала более естественные траектории движения роботов, число резких поворотов на месте в которых было в среднем на 75% меньше, чем при использовании классических подходов. Это, как отмечают исследователи, выгодно отличает их разработку от конкурирующих алгоритмов.

Согласно целям национального проекта «Наука и университеты», Россия должна войти в пятерку стран, ведущих разработки в приоритетных областях. Нацпроекты, инициированные президентом РФ Владимиром Путиным, стартовали в 2019 году.