МОСКВА, 5 июл – РИА Новости. Уникальную технологию для управления группами роботов создали ученые Ярославского государственного технического университета (ЯГТУ). По словам авторов, алгоритм, воспроизводящий роевой интеллект животных, увеличит эффективность таких автоматизированных процессов, как сбор урожая, ликвидация разливов нефти, уборка больших помещений и целого ряда других. Исследование опубликовано в сборнике Cyber-Physical Systems: Modelling and Intelligent Control.
Одна из актуальных задач робототехники, по словам ученых ЯГТУ, это оптимальное управление группами роботов в пространствах со сложной геометрией. Например, при уборке больших помещений они вынуждены постоянно огибать различные препятствия, в том числе подвижные. Это приводит к нарушению строя, в котором движется группа: отдельные аппараты могут отстать и заблудиться.
Из-за этого сильно увеличиваются энергозатраты и время работы, а также падает ее качество, так как остаются пропущенные участки. Для того, чтобы после встречи с препятствиями роботы снова собирались в группу и держали нужный строй, специалисты ЯГТУ создали алгоритм, основанный на роевом поведении животных.
«
"В нашем алгоритме скомбинированы две стратегии: глобальная, копирующая элементы роевого интеллекта, позволяет роботам при движении в неопределенной среде держаться в группе и следовать за целью, а локальная помогает им формировать правильный строй, ориентируясь на движение "товарищей". Прямых аналогов нашей разработке сегодня в научной литературе не существует", — рассказал доцент кафедры "Кибернетика" ЯГТУ Олег Марьясин.
Роевой интеллект, как объяснили ученые, в данном случае предполагает, что движение роботов внутри группы происходит аналогично движению стаи птиц или косяка рыб, то есть смена направления движения всей группы происходит синхронно, и при этом роботы не сталкиваются друг с другом.
Еще одна особенность новой технологии, по словам авторов, состоит в ориентации роботов с помощью так называемых маркерных индикаторов — особых признаков, возникающих в среде при выполнении задачи. При уборке ими могут служить влажность пола или следы моющего средства. Ученые уверены, что учет этих признаков вкупе с информацией аудиовизуальных датчиков позволит роботам действовать наиболее эффективно.
Согласно предложенному алгоритму роботы, как пчелы-рабочие, разбиваются на группы, каждая из которых следует за своей целью. Роботы-разведчики, как и пчелы-разведчики, при этом выполняют поиск новых целей, к которым затем направляется группа роботов-уборщиков.
Уборка помещений, как объяснили ученые ЯГТУ, относится к математическим задачам о покрытии зоны. Разработанный алгоритм может быть использован при выполнении любых работ этого типа – сборе урожая, обработке посевов, дезинфекции территорий и помещений, ликвидации последствий разлива нефтепродуктов и так далее.