Новый алгоритм управления роями роботов послужит основой для автономных транспортных средств (видео)

Новый алгоритм управления роями роботов послужит основой для автономных транспортных средств

Исследователи Северо-Западного университета говорят, что новый алгоритм управления роями маленьких роботов может послужить основой для автономных транспортных средств

Одним из многих преимуществ, которые обещает будущее, в котором автомобили сами будут передвигаться, будет меньше заторов, поскольку современные автономные транспортные средства настолько искусны в навигации по улицам, что не только избегают столкновения друг с другом, но и обеспечивают более плавное движение транспорта, чем могут люди.

Исследователи из Северо-Западного университета придумали новый алгоритм управления, который, по их словам, предлагает этот тип гарантии отсутствия заторов, демонстрируя свои возможности через рой крошечных роботов, которые могут безопасно и быстро собираться в нужные формы в течение 60 секунд.

Новый алгоритм управления роями роботов послужит основой для автономных транспортных средств

Ученые университета описывают свое новое управляющее программное обеспечение как первый децентрализованный алгоритм с гарантией отсутствия коллизий и тупиков. Это позволяет использовать преимущества работы с роями небольших роботов, когда отсутствует централизованное управление, а не с ведущим роботом, что увеличивает риск отказа по всему парку и повышает надежность системы.

КРОШЕЧНЫЕ РОБОТЫ-АССЕМБЛЕРЫ СПОСОБНЫ СТРОИТЬ ОГРОМНЫЕ КОНСТРУКЦИИ И ОБЪЕКТЫ

«Если система централизована и робот перестает работать, то вся система выходит из строя», — говорит Майкл Рубенштейн, который руководил исследованием. «В децентрализованной системе нет лидера, говорящего всем другим роботам, что делать. Каждый робот принимает свои собственные решения. Если один робот терпит неудачу в рое, рой все еще может выполнить задачу».

Алгоритм команды рассматривает местность как сетку, и каждый из роботов оснащен GPS датчиками, чтобы знать, где он находятся в сетке в любой момент времени. Другие датчики позволяют роботам идентифицировать соседних роботов и знать, есть ли места в сетке или они заняты соседом.

«Каждый робот может чувствовать только трех или четырех своих ближайших соседей», — объясняет Рубенштейн. «Они не могут видеть весь рой, что облегчает масштабирование системы. Роботы взаимодействуют локально для принятия решений без глобальной информации».

Этот подход позволяет роботам двигаться намного быстрее, чтобы сформировать желаемую форму. В экспериментах команды 100 роботов смогли собраться в заранее определенную формацию в течение одной минуты, в то время как предыдущие попытки требовали до одного часа. Они также опробовали подход при моделировании с участием более 1000 роботов, при этом виртуальные машины безопасно и эффективно переходят в строй.

РОБОТЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДАДУТ ЛЮДЯМ СУПЕРСПОСОБНОСТИ

Майкл Рубенштейн из Northwestern, который руководит исследованием сказал, — «Понимая, как управлять нашими роями роботами для формирования форм, мы можем понять, как управлять парками автономных транспортных средств, когда они взаимодействуют друг с другом».

источник: northwestern