Логин
 
 
 
 

Статьи и обзоры

Follow idexpert_ru on Twitter

8-я Всероссийская конференция «Информационные технологии в производстве»
23-й Форум «Информационные технологии в финсекторе»

 
 

Исследователи из Сколтеха представили более быстрый и эффективный метод навигации роботов

20.09.2022

Разработка использует технологии машинного обучения и предназначается для роботов-дезинфекторов, инвентаризаторов и парковщиков



С конца 1980-х годов найдено немало решений (планнеров) для навигации роботов, но все они имеют общие недостатки. В частности, они долго простраивают траекторию, иногда вовсе не могут этого сделать, или траектория выходит несовершенной, например слишком длинной или угловатой — что называется «как у робота». Кроме того, некоторые существующие планнеры хорошо подходят только для роботов с круглым корпусом и омниколёсных, то есть способных ехать с места в любую сторону.

Одинт из авторов исследования, аспирант Сколтеха Михаил Куренков прокомментировал результаты работы: «Мы создали планнер, который работает в том числе с некруглыми и не омниколёсными роботами и превосходит стандартные решения по планированию движения на основе гауссовского процесса (GPMP) или алгоритма быстрого исследования рандомизированных деревьев. В центре нашего метода — понятие нейронного поля, которое до сих пор мало применялось в планировании движения, по крайней мере в случае на плоскости, то есть как у нас в работе».

Нейронные поля — это как поля в физике, только в данном случае та величина, которая задана в каждой точке пространства, — это, например, расстояние до ближайшего препятствия или «занятость» этой точки препятствиями. Первый пример соответствует некоторым применениям в графическом дизайне и мультипликации, а второй — новому планнеру для роботов, который представили учёные из Сколтеха. Не так давно в области нейронных полей для параметризации поля стали использовать нейросети, и этот новый подход тоже задействован в новом планнере.

Чтобы проверить качество работы планнера, учёные сопоставили его с решениями на базе GPMP и быстрых деревьев. Оказалось, что метод на основе нейронных полей строит более короткие и плавные траектории с меньшим количеством неудобных поворотов на месте.

Для проверки использовался публично доступный датасет с несколькими сценариями, в том числе коридорами, парковками и городскими кварталами. Этот набор даёт представление о том, в каких роботах планнер применим — вероятно, это могли бы быть работающие в торговых центрах дезинфекторы и инвентаризаторы или парковщики.

Подписывайтесь на наши новости в Telegram: https://t.me/idexpert

Читайте нас на VK: https://vk.com/idexpert_ru

Источник:  Пресс-служба Сколтеха


Рейтинг статьи

Возврат к списку



Материалы по теме:

Статьи и обзоры
Новости рынка и технологий

Продукты автоматической идентификации

Postek iQ200
Postek iQ200
Компактный настольный принтер этикеток Postek iQ200
Chainway C66
Chainway C66
Мобильный компьютер на базе OC Android
RST-GN-001
RST-GN-001
Портальный RFID-считыватель для регистрации RFID-меток в контролируемых проходах
Postek GX
Postek GX
Настольный принтер этикеток
Union EAM
Union EAM
Программная платформа для автоматизированного учета имущества по штрихкодам, NFC- и RFID-меткам
Chainway C71
Chainway C71
Широкий набор функций, гибкое применение во множестве отраслей
Chainway C71 UHF RFID
Chainway C71 UHF RFID
Ручной мобильный UHF RFID считыватель под Android
Postek G
Postek G
Настольный принтер этикеток
Seaory S20R
Seaory S20R
Настольный карточный принтер для перезаписи карт

Все продукты >>>

 

Проекты и решения

События

Международная промышленная выставка «EXPO EURASIA KAZAKHSTAN 2024»
Вторая международная промышленная выставка «EXPO-RUSSIA IRAN 2024»

Опрос


Цифровая индустрия промышленной России - ЦИПР


Конференция "Развитие отрасли беспилотной авиации в России"

Комментарии