Регистрация пройдена успешно!
Пожалуйста, перейдите по ссылке из письма, отправленного на

Ученые из России и Израиля упростят жизнь роботам и автономным машинам

© AP Photo / Brandon BaileyРабота робота на складе Amazon
Работа робота на складе Amazon
МОСКВА, 30 июл – РИА Новости. Математики разработали алгоритмы, которые позволяют очень точно и быстро вычислять оптимальные траектории движения и стратегии доставки грузов для очень большого числа роботов, не подвергая их риску столкновения с "коллегами" или людьми. Об этом рассказывает пресс-служба Российского научного фонда.

"Эксперименты показали, что наш вариант существенно превосходит предшественников – суммарное время выполнения миссии снизилось на 20%. Таким образом, мы создали полный, оптимальный алгоритм планирования безопасных траекторий для групп агентов, превосходящий мировые аналоги", – рассказывает Константин Яковлев из ФИЦ "Информатика и управление" РАН в Москве.

Появление большого числа автономных машин, складских роботов и дронов-"курьеров" заставляет ученых искать новые методики синхронизации их активности и поиска путей. Подобные алгоритмы критически важны не только для повышения эффективности роботов, но и для того, чтобы избегать столкновений с другими машинами или людьми.
Число таких инцидентов пока остается небольшим – за все время существования, автономные машины сбили двух человек и привели к гибели четырех водителей, а роботы на складах компании Amazon и на заводах фирмы Volkswagen нанесли тяжелые травмы нескольким десяткам рабочих и унесли жизни нескольких людей. Тем не менее, каждый такой инцидент вызывал серьезный резонанс в обществе и порождал призывы запретить "опасную технику".
Грег Коррадо, один из создателей проекта Google Brain
Google: "искусственный разум должен дополнять, а не заменять человека"
Яковлев и его коллеги из России и Израиля создали алгоритм, который позволяет избежать подобных проблем и при этом повышает производительность роботов, оптимизируя маршруты их движения с учетом того, с какими другими машинами они могут повстречаться на пути к цели.
Большинство современных алгоритмов такого рода, как отмечают математики, построены на базе допущений и упрощений, так как для "честного" решения этой задачи требуются мощности квантового компьютера или мощной нейросети. Поэтому ученые идут на хитрости, ускоряющие расчеты.
К примеру, время в них имеет не непрерывный, а дискретный характер. Иными словами, но делится на фиксированные промежутки, которые робот тратит на совершение одного действия. Если он закончит его раньше, чем ожидалось, машина будет простаивать, ожидая следующего временного шага, что снижает ее КПД.
Вдобавок, движение в подобных алгоритмах тоже представлено в упрощенном виде – как правило, виртуальный робот может перемещаться только вверх-вниз, направо-налево, и не способен двигаться по диагонали или в произвольном направлении. Это тоже замедляет его движение и делает его не столь гибким, как курьеры или грузчики-люди.
Алгоритм CCBS, созданный российскими и израильскими программистами, не имеет подобных недостатков и может работать с роботами любого типа и формы. Он основан на обнаружении потенциальных столкновений и вычислении "небезопасных интервалов". Так ученые называют промежутки времени, во время которых роботу опасно совершать любые действия , так как они могут привести к столкновению с другими машинами.
Плазмодий слизевика на поверхности чашки Петри. Е - тело слизевика, C, B и А - ножки-псевдоподии
Грибы-слизевики научат роботов выбираться из ловушек, считают ученыеПримитивные одноклеточные грибы-слизевики оказались способны осмысленно двигаться к цели и выбираться из несложных ловушек - стратегии их поведения могут помочь инженерам разработать универсальные алгоритмы поиска пути для роботов, заявляют биологи в статье, опубликованной в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Программа особым образом вычисляет и сравнивает эти промежутки времени, и использует их для того, чтобы прокладывать оптимальные маршруты движения. Они будут одновременно максимально быстрыми благодаря тому, что они учитывают наличие препятствий на пути и вынужденных задержек, но при этом они будут оставаться безопасными для робота.
Работу этого алгоритма ученые проверили, используя компьютерный симулятор роботов, в рамках которого виртуальные машины должны были доставить груз из одной точки на карте в другую за максимально короткое время.
Эти тесты показали, что программа одинаково хорошо справлялась с задачей и при малых, и при больших размерах карты и при самом разном числе роботов, заметно обойдя в эффективности и безопасности всех существующих конкурентов. Как надеются ученые, их детище быстро найдет свое место в быту и промышленности.
Рекомендуем
Лента новостей
0
Сначала новыеСначала старые
loader
Онлайн
Заголовок открываемого материала
Чтобы участвовать в дискуссии
авторизуйтесь или зарегистрируйтесь
loader
Чаты
Заголовок открываемого материала