Систему навигации роботов в сложных условиях разработали в Подмосковье
Специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ разработали систему навигации MSSPlace, которая позволяет роботам и беспилотникам точно определять местоположение в дождь, снег и темноту. В отличие от существующих подходов, технология объединяет данные с камер, лидаров и семантических карт, где все объекты подписаны.
Традиционные навигационные системы для роботов делятся на два типа: камеры не измеряют расстояние, а лидары строят трехмерные карты, но не различают, что именно находится перед машиной. При смене погоды или освещения оба метода могут дать сбой, и робот перестает узнавать знакомое место.
MSSPlace решает эту проблему за счет объединения трех источников данных. Система использует камеры, лазерные сканеры и специальные «умные карты», где каждому элементу присвоена смысловая метка – «дерево», «дорога», «здание». Такие подписи не зависят от погодных условий. Робот запоминает все места, где побывал, в виде цифровых «отпечатков», а при необходимости определить свое положение сверяет текущий отпечаток с накопленной базой и находит совпадение.
Разработчики рассчитывают, что технология будет востребована производителями беспилотных машин, роботов-курьеров, роботов-уборщиков и дронов, особенно в местах со слабым GPS-сигналом. В планах – доработка системы для работы на реальных машинах и обучение роботов ориентироваться в пустынной местности, где практически нет визуальных ориентиров.
Навигация в сложных условиях остается одной из ключевых проблем робототехники. Большинство серийных решений полагаются либо на спутниковый сигнал, который нестабилен в городской застройке и закрытых помещениях, либо на дорогостоящие лидарные комплексы, чувствительные к осадкам и запылению. Подход, использованный в MSSPlace, – мультимодальная привязка к семантически размеченной среде – представляет собой попытку создать более устойчивую и дешевую альтернативу, пригодную для массового применения.
