Российские инженеры разработали метод ориентации роботов по принципу человеческой памяти

Роботов научили искать дорогу по принципу человеческой памяти. Российские инженеры предложили новую методику ориентации роботов в пространстве, которая позволяет не прибегать к помощи глобальных систем позиционирования, быстрее рассчитывать маршрут, не зависеть от ошибок и более экономно использовать память. Для прокладки маршрута используется принцип, аналогичный работе человеческого мозга. Машина не составляет детальной карты местности, а фиксирует главные ориентиры 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", — рассказал "Известиям" заведующий лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ Дмитрий Юдин. Отправить новость

Метод топологического картографирования PRISM-TopoMap, созданный совместно учеными ФИЦ ИУ РАН, МФТИ, AIRI, позволяет роботам строить гибкие топологические карты, помогающие ориентироваться в постоянно меняющейся среде. Решение протестировано в виртуальных средах, а также на реальных устройствах и превосходит существующие аналоги. Чтобы робот ориентировался в пространстве, инженеры часто создают метрические карты — подробные изображения местности, на которых отмечена каждая деталь. Однако они занимают гигабайты памяти, со временем в них накапливаются ошибки, которые приводят к сбоям. Альтернативное решение — топологические карты. Вместо детальной геометрии они фиксируют связи между ключевыми местами, представляя их в виде графа. Это позволяет роботу быстрее планировать маршрут, меньше зависеть от ошибок и экономить память. Самое главное здесь — определить точное местоположение робота в графе. Здесь существующие методы могут ошибаться. Фото: ru.123rf.com Подробнее на портале Научная Россия #мфти #роботы

Умный помощник, который всегда под рукой

Роботов научили запоминать ориентиры, а не каждую мелочь. Новый метод картографирования позволяет ориентироваться как люди — не перегружать память и быстрее находить путь.

Российские ученые разработали метод топологического картографирования, который поможет роботам лучше ориентироваться в изменяющейся среде. Новый подход позволяет создавать метрики, фиксирующие связи между ключевыми точками, что снижает объем памяти и вычислительных ресурсов. Подробности в IEEE Robotics and Automation Letters.

В России разработали новую систему навигации для роботов, работающую по принципу человеческой памяти: машины смогут находить путь без GPS, используя только важные точки маршрута, а не каждую деталь местности. Навигация станет быстрее, надежнее и экономичнее, так как роботу потребуется меньше памяти для хранения данных. Для точного позиционирования будут использоваться современные алгоритмы обработки данных, минимизирующие ошибки. Разработку можно будет использовать для автономных роботов, работающих в сложных условиях без доступа к спутниковым системам.

Российские инженеры научили робота ориентироваться без GPS и карт. Процесс похож на то, как человек запоминает дорогу по ориентирам. Программа представляет местность в виде набора точек и линий. Точки — места, где робот побывал, а линии — пути между ними. Робот сравнивает новое место с тем, что он уже видел ранее. Машина быстро узнает, где находится, и прокладывает короткий маршрут. Система работает быстрее и проще, чем другие методы навигации. Алгоритм протестирован в 3D-модели и на настоящем роботе. Разработка поможет машинам ориентироваться на складах, эффективнее убирать помещения, быстрее делать доставку.

Роботов научили искать дорогу по принципу человеческой памяти Специалисты МФТИ вместе с коллегами из Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН и Научно-исследовательского института AIRI разработали технологию ориентации роботов в пространстве, которая позволяет машине не использовать глобальные системы позиционирования, быстрее планировать маршрут и экономить память. Робот не строит подробных карт местности, а запоминает основные ориентиры и связи между ними. Робот представляет местность в виде графа — математической абстракции любой естественной системы. Для правильной ориентации важно точно определить местоположение на нем машины. Существующие методы на основе машинного обучения часто дают ошибку при распознавании мест. Новый метод топологического картографирования PRISM-TopoMap Place Recognition and Integrated Scan Matching for Topological Mapping сочетает несколько технологий обработки данных, чтобы решить эту проблему. По материалам газеты "Известия"