Дослідники MIT розробили спеціальний алгоритм, за яким команда роботів здатна брати участь у таких завданнях, як картографування та пошуково-рятувальні операції. Революційне дослідження буде представлено на міжнародній конференції IEEE з робототехніки та автоматизації у травні. Вчений Цай є головним автором статті. Його співавторами є Джонатан Хоу, Брент Шлотфельдт, Джордж Дж. Паппас, Микола Атанасов – професори найкращих світових університетів.
Організувати команду роботів – справа не проста, проте завдяки новому алгоритму це вдалося зробити. Технологія гарантує плідну співпрацю роботів у команді. Робот виконуватиме тільки ті операції, які будуть максимально ефективними та корисними для досягнення результату. Вони не будуть витрачати зусилля на збір непотрібних даних, оскільки користь від збору додаткової інформації з часом зменшується.
При картографуванні або пошуково-рятувальних операціях вчені, зазвичай, запрограмовують роботів певною траєкторією руху. Це проста процедура, і вона добре працює коли отримання інформація є єдиною метою. Проте проблеми виникають, коли потрібно думати ще і про енергоефективність. Підхід дослідників базується на збалансуванні компромісу між зібраними даними та витраченою енергією. «Цільова функція» алгоритму полягає у визначенні значущості завдання, з’ясуванні переваг збору додаткової інформації та контролюванні енерговитрат.
Метод Цая, так званий розподілений локальний пошук, – це ітераційний підхід, який покращує ефективність роботи команди роботів шляхом додавання або вилучення окремих траєкторій робота із загального плану групи. На відміну від попередніх методів планування, роботи самостійно розробляють план команди. Спочатку кожен робот генерує набір потенційних траєкторій. Далі він пропонує свої траєкторії решті команди. Потім алгоритм приймає або відхиляє пропозицію залежно від того, відповідає чи не відповідає вона цільовій функції команди.
“Ми дозволяємо роботам самостійно планувати свої траєкторії. Тільки тоді, коли їм потрібно скласти план команди, ми дозволяємо їм домовлятися “, – говорить Цай.
Розподілений локальний пошук довів свою ефективність у комп’ютерному моделюванні. Дослідники застосували свій алгоритм, створивши імітаційну команду з 10 роботів. Хоча розподілений локальний пошук зайняв трохи більше часу для обчислень, він гарантував успішне виконання місії роботів. Завдяки алгоритму жоден член команди не потрапив у марнотратну експедицію за непотрібною інформацією, що пришвидшило процес картографування або рятувальних операцій.
“Це дорожчий метод, але дієвий”, – говорить Цай.
«Алгоритм допоможе командам роботів розв’язувати реальні проблеми збору інформації у майбутньому, де енергія є обмеженим ресурсом. Для цього непотрібно буде залучати людей» – сказав Джефф Холлінгер, роботизатор з Університету штату Орегон. Він вважає, що роботи можуть застосовуватися під час повітряного нагляду та моніторингу океану.
Цай також зазначає, що дослідницька команда розробляє спеціальні додатки, за допомогою яких можна буде відстежувати траєкторію роботів.
Невдовзі дослідники планують протестувати свій алгоритм на командах роботів, колісних роботах та безпілотниках у лабораторії в реальному часі. Якщо результати досліджень виявляться вдалими, команди роботів одразу почнуть працювати.
Читайте найцікавіші еконовини АРТ-ЕНЕРГО в Telegram та Фейсбуці