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
