Помогает роботам-курьерам найти дверь технология визуальной навигации MIT

Сейчас очень много внимания уделено беспилотникам, но роботы, созданные для перемещения по городам по земле, также могут сыграть большую роль в автоматизированных службах доставки в будущем.

Инженерная группа в MIT работает над новым навигационным программным обеспечением, которое может позволить этим машинам распознавать типичные особенности переднего двора, и при этом найти путь к входной двери гораздо более эффективным способом.

Сложные методы навигации

Такие крупные компании, как Amazon, FedEx и Domino, по крайней мере, изучают возможность использования автономных роботов доставки, которые ездят по улицам и оставляют товары клиентов у их дверей.

Эти типы машин могут быть оснащены картами окрестностей или даже целого города, а затем использовать GPS или набор предварительно загруженных координат для достижения пункта назначения. Команда MIT считает, что это может быть излишним для роботов, которым нужно перевозить предметы только на короткие расстояния, поэтому она работает над альтернативным подходом.

Вместо предварительной загрузки робота картой окружающей среды исследователи разработали навигационную технологию, которая позволяет роботам полагаться на визуальные подсказки при планировании своего следующего движения.

О новой технологии и причинах её возникновения

«Нам не хотелось бы составлять карту каждого здания, которое нам необходимо посетить», - говорит Майкл Эверетт, аспирант факультета машиностроения Массачусетского технологического института.

«С помощью этой техники мы надеемся, что роботы сами смогут находить входную дверь». Эта область исследований вращается вокруг роботов, воспринимающих окружающую среду так же, как люди. Обучая их понимать визуальные объекты и маркировать их, например, «подъездной путь» или «гараж», робот может затем сделать обоснованное предположение о том, в каком направлении двигаться дальше.

Новая технология команды MIT использует существующие алгоритмы навигации, которые позволяют роботам идентифицировать визуальные объекты в их среде, такие как «дверь» или «тропинка», но с дополнительной возможностью принимать решения на основе того, что он видит.

Отчасти это то, что команда называет «оценщиком затрат», особенность алгоритма, которая дает роботу вероятность того, что движение к идентифицированному объекту приблизит его к цели (входная дверь). Происходит визуализация в виде карты, где более светлые тона обозначают области, которые находятся ближе к цели, а более темные тона - дальше.

Тестирование системы

Эта технология была опробована при моделировании с использованием спутниковых снимков окрестностей, когда система накапливала семантические метки для различных функций, а также карту оценки стоимости с более светлыми и темными областями.

Затем команда применила алгоритм к неизвестному дому за пределами этого набора обучающих данных, при этом алгоритм навигации обнаружил входную дверь на 189 процентов быстрее, чем современные навигационные решения.

«Даже если робот доставляет посылку в среду, в которой он никогда не был, он будет искать ориентиры, которые помогут ему доставить товар», - говорит Эверетт. «Несмотря на то, что каждый двор дома по-своему индивидуален, общие черты все же присутствуют».

Команда представит свои исследования на Международной конференции по интеллектуальным роботам и системам на этой неделе, а в видео ниже вы сможете узреть данную технологию в действии.