Появилась система, которая помогает роботам ориентироваться даже в тесном пространстве. При этом она опирается не на карты или GPS, а анализ среды устройством. Исследователи объяснили, что уже существуют несколько систем и методик для навигации роботов, но их мобильность ограничена, устройства теряются в неизвестных для них средах.

Большинство существующих методов навигации имеют два основных компонента: один предназначен для построения карты, которую робот может использовать в качестве ориентира, а второй — генератор пути.

Исследователи Нанкинского университета аэронавтики и астронавтики и Национального университета оборонных технологий Китая разработали новую систему, которая может обеспечить более эффективную роботизированную навигацию в помещениях. Вместо того, чтобы полагаться на карты, эта система использует тренировочный подход, известный как имитационное обучение, позволяющее роботам ориентироваться в окружающем их пространстве.

«Наш метод предусматривает многократное наблюдение за роботом, корректировку входных данных, чтобы в дальнейшем он не полагался на карту или GPS. Вместо этого он самостоятельно подстраивается под пространство, анализируя его», — отмечают ученые.

Навигационная система, разработанная исследователями, состоит из трех ключевых компонентов. Первый — это вариационный генеративный модуль, обучаемый на демонстрациях человека, который предназначен для прогнозирования изменений в окружающей среде. Второй компонент предсказывает статические столкновения, повышая безопасность навигации робота. Наконец, модуль проверки цели рассматривает конечное действие или цель, которую пытается достичь робот.

В будущем новую систему можно использовать для улучшения навигации роботов, предназначенных для работы дома, в офисе или других помещениях.