Роботы, способные передвигаться в пространстве — уже не технологическая новинка, а часть устоявшейся в науке сферы робототехники. Однако, разработки в области передвижения мобильных роботов еще не достигли идеала. Новый скачок в этой сфере был совершен исследователями Университета Беркли.
Для того, чтобы выполнять необходимые предписанные им задания, роботы в первую очередь должны быть способны ориентироваться в реальных окружающих их условиях, маневрировать, избегать столкновения с объектами, которые их окружают. И если статичные бытовые предметы не представляют для движения роботов неразрешимого препятствия, так как столкновения с ними легко миновать, то движущиеся объекты, такие, как люди, представляют куда большую опасность для беспрепятственного пути робота. Ведь чтобы обойти или объехать человека роботу придется предсказывать его дальнейшие движения и действовать исходя из более динамичной ситуации.
Исследователи из Университета Беркли (Калифорния) разработали новый способ навигации для мобильных роботов, сочетающий в себе технологии, основывающиеся на системах обучения робота в реальном времени и модельно-оптимальный способ контролирования робота.
Ученые утверждают, что в результате применения такого способа навигации, робот сможет вычислять потенциальные движения окружающих объектов (например, человека) и беспрепятственно перемещаться среди них.
По сравнению с подходом к навигации мобильных роботов, основывающимся только на системах самообучения, проект, предложенный исследователями, позволит роботам более эффективно адаптироваться в реальном окружающем пространстве — ведь проект комбинирует в себе процесс самообучения робота и контроль за роботом посредством моделирования. Это поможет мобильным роботам намного качественнее справляться с поставленными перед ними задачами.
Это новость от журнала ММ «Машины и механизмы». Не знаете такого? Приглашаем прямо сейчас познакомиться с этим удивительным журналом.