Российские специалисты научили подвижных роботов ориентироваться в незнакомых помещениях

Чтобы передвигаться в сложных интерьерах, роботу необходимо уметь вычислять расстояния до предметов.

Фото Pixabay.

Чтобы робот, будь он спасателем или курьером, мог эффективно и безопасно двигаться в незнакомом помещении, ему необходимо построить его "мысленную" карту и проложить по ней маршрут.

Для этого сотрудники Института проблем искусственного интеллекта ФИЦ "Информатика и управление" РАН (ФИЦ ИУ РАН) разрабатывают методы и алгоритмы, превращающие снятое подвижным устройством видео в план помещения.

По видеопотоку трудно определить точное расстояние до окружающих предметов, а это очень важно для построения карты. Эту задачу специалисты решают с помощью самообучающихся нейронных сетей.

Проблема заключается в том, что такие системы обычно требуют для своей работы мощного "железа". Мобильный робот не всегда может унести и обеспечить энергией подобное оборудование.

В ФИЦ ИУ РАН обошли это ограничение, разработав искусственный интеллект, не требующий особой вычислительной мощности.

"В этой работе мы создали такую нейросеть, которая, с одной стороны, качественно определяет расстояние до объектов в пространстве, а, с другой, быстро работает на маломощных компьютерах, таких как Nvidia Jetson, – рассказывает один из авторов исследования Константин Яковлев.

Эта система имеет архитектуру "энкодер-декодер", которая часто используется при решении подобного рода задач. Энкодер – это часть нейросети, которая определяет нужные параметры цветного изображения. Можно сказать, что она описывает изображение на некотором языке. Декодер по этим данных вычисляет расстояния до окружающих объектов.

"Наше новшество состоит в том, что мы методом проб и ошибок существенно упростили структуру декодера, а также внесли улучшения в процесс обучения: изменили структуру функции потерь. За счёт этого сеть работает быстро и при этом достаточно хорошо определяет расстояния до объектов", – поясняет Яковлев.

Полученная таким образом карта глубины используется для построения общей трёхмерной карты окружающего пространства.

Работа проходила в рамках проекта, поддерживаемого Российским научным фондом. Её результаты представлены на конференции European Conference on Mobile Robotics.

К слову, ранее "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) писали о роботе, видящем сквозь дым, и об устройстве, способном пролезть в любую щель.