Специалисты МФТИ разработали алгоритм SG-Safe, который помогает складским роботам и беспилотным автомобилям добираться до цели без столкновений даже в сложной и непредвиденной обстановке. Система разбивает маршрут на промежуточные подцели, поэтому машинам не приходится снижать скорость для выбора правильного пути.
Испытания показали, что роботы достигают цели в 90% случаев при аварийности всего 3% — это в 17 раз меньше, чем у лучших существующих подходов. Решения принимаются в десять и более раз быстрее, поскольку системе не нужно строить маршрут на ходу.
Обычно при движении в коридорах склада робот должен избегать множества препятствий. Чем сложнее маршрут, тем больше вариантов движения приходится исследовать. Излишняя «осторожность» может привести к остановке, и робот не достигнет цели. Алгоритм SG-Safe заставляет машину «быть смелее» во время тренировок, разбивая сложную задачу навигации на короткие этапы.
Как отмечают «Известия», система реализует две стратегии: первая предлагает промежуточные подцели, вторая отвечает за безопасное поведение. Подсказки используются только на этапе обучения, а затем в системе управления остаётся отточенная программа. Это позволяет принимать решения практически мгновенно, тогда как алгоритмы, строящие маршрут на ходу, тратят от 10 до 30 секунд на каждый шаг.
В первую очередь технология будет востребована на закрытых территориях — складах, парковках, узких дворах. В дальнейшем, после накопления достаточного объёма данных для обучения, её можно будет адаптировать для движения по дорогам общего пользования.
«Используя наш метод обучения, робот-погрузчик сможет маневрировать между стеллажами, а беспилотный автомобиль — аккуратно проезжать узкие дворы и парковки. Испытания показали: когда число препятствий растёт, алгоритм не теряет точности и по-прежнему редко ошибается№, — рассказал младший научный сотрудник центра когнитивного моделирования Института ИИ МФТИ, аспирант МФТИ Григорий Горбов.
Источник: www.ferra.ru