Хорошая физическая форма пригодится абсолютно всем, тем более в век беспилотных такси, роботов-доставщиков и автономных уборщиков. Несомненно, будущее за ними. Российские инженеры уже вовсю тестируют такую чудо-технику.
Второй в мире и самый большой в России крытый полигон для моделирования движения беспилотных автономных роботов: дороги, знаки, светофоры. Здесь можно сымитировать любую ситуацию из жизни настоящего города и научить машину принимать верные решения. Скажем, вовремя тормозить или объезжать препятствия. Правда, и мегаполис, и его электронные обитатели представлены в миниатюре.
"Пробовать новые идеи на настоящих автомобилях сложно и дорого, – поясняет ассистент кафедры математического обеспечения ЭВМ СПбГЭТУ "ЛЭТИ" Антон Филатов. – Возникла идея построить такой полигон, где агентами являются роботы, оснащенные каким-то меньшим количеством датчиков, чем автомобили. Но, тем не менее, они выполняют те же самые команды, что и настоящие автомобили".
Практически всю важную информацию эти машины получают с помощью видеокамер. От того, насколько точно они откалиброваны, зависит поведение роботов. К примеру, чтобы понимать, где поворачивать, авто должно верно воспринимать расстояние до препятствий. До сих пор процессом настройки занимались люди. Но сейчас процесс здесь решили автоматизировать. Теперь машины учатся самостоятельно калибровать свои камеры и другие датчики. В этом им помогают шахматные доски с квадратами строго определенного размера.
"Робот несколько раз посмотрит на все доски, сделает как можно больше фотографий во время своей работы. После того, как он закончит смотреть на доски, он сможет откалибровать свою собственную камеру", – рассказывает алгоритм работы беспилотников Антон Филатов.
Вероятно, в будущем подобные настроечные таблицы появятся и в настоящих городах, чтобы беспилотные такси и роботы-курьеры всегда могли проверить, насколько верно работают их органы чувств.
Еще один полигон под Санкт-Петербургом. Только эти алгоритмы не для асфальтированных улиц, а для бездорожья. Ученые отрабатывают идеи, которые можно применять, в частности, в технике для спасателей. На поле – всевозможные препятствия и разные виды покрытий. Робот должен решить, какую дорогу выбрать.
"Каждый тип поверхности требует своей подготовки и оценки проходимости. То есть он не полезет в воду, условно говоря, когда есть возможность объехать это (препятствие) по мосту. Это задача самая базовая", – отмечает директор Центра интеллектуальных робототехнических систем Института проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН Роман Мещеряков.
Кроме того, здесь учат роботов трудиться в группе себе подобных, когда каждое устройство является частью целого комплекса. Здесь и маленькие гусеничные разведчики, и аппараты, что могут разбирать завалы, и роботы-носильщики, способные доставлять тяжелую аппаратуру. Слаженная помощь специалистам-спасателям поможет быстро справляться с последствиями ЧП.
Подписывайтесь на наши страницы в соцсетях. "Смотрим" – Telegram и Яндекс.Дзен, Вести.Ru – Одноклассники, ВКонтакте, Яндекс.Дзен и Telegram.
