4 мин. чтения
11/19/2023 11:40:02 AM

Подход к планированию действий роботов в неопределенных условиях

Article Preview Image Пример динамического топологического графика в среде луга с неопределенными весами края, применяемыми к сценарию испытания разведки.Маршруты через график показывают пути скаутских агентов, развернутых из транспортных средств для перевозчика для изучения окружающей среды.Кредит: Dimmig et al.

В то время как большинство роботов первоначально протестированы в лабораторных условиях и в других контролируемых средах, они предназначены для развертывания в реальных условиях, помогая людям решать различные проблемы.Навигация в реальной среде влечет за собой дело с высоким уровнем неопределенности и непредсказуемости, особенно когда роботы выполняют миссии как команда.

В последние годы компьютерные ученые пытались разработать рамки и модели, которые могут улучшить способность роботов эффективно решать проблемы за пределами лабораторных условий, где они с большей вероятностью столкнутся с непредвиденными проблемами.Эти вычислительные инструменты могут в конечном итоге способствовать широкому распространению роботов, повышая их способность успешно выполнять миссии.

Исследовательская группа в Университете Джона Хопкинса недавно представила новую структуру, предназначенную для планирования действий роботов в команде, в то же время рассматривая неопределенность, при которой они работают.Их предложенный подход, представленный в статье, предварительно опубликованном на ARXIV, основан на вычислительном методе, впервые представленном в одной из их предыдущих работ.

«Планирование под неопределенностью является фундаментальной проблемой в робототехнике», - написали Кора А. Диммиг, Кевин С. Вулф и их коллеги.«Для команд с несколькими роботами эта задача дополнительно усугубляется, поскольку проблема планирования может быстро стать неразрешимой вычислительностью по мере увеличения количества роботов. Мы предлагаем новый подход к планированию при неопределенности, используя гетерогенные команды с несколькими роботами».

Подход, предложенный Dimmig, Wolfe и их сотрудники, применяется к сценариям, в которых разные роботы в команде могут играть в разные роли, поскольку все роботы в совокупности работают, чтобы выполнить общую миссию на открытом воздухе.По сути, команда представляет представление о том, что некоторые роботы, которые движутся на более высоких скоростях, могут выступать в качестве разведчиков во время данной реальной миссии, патрулируя неизвестные или неопределенные географические регионы, чтобы выявить потенциальные проблемы и лучше планировать действия всех других роботовПолем

«Это позволяет изучать как планирование, чтобы минимизировать риск, связанный с неопределенностью в предлагаемых путях, а также планировать минимизировать общую неопределенность в окружающей среде», - объяснили исследователи в своей статье.

Метод планирования действий команд роботов, представленных Dimmig, Wolfe и их коллегами, основан на двух основных подходах к программированию, а именно на создание динамического топологического графа и так называемого программирования смешанного интегрального интеграции.Подход команды включает в себя развертывание двух разных типов роботов.Первый тип поручено выполнять миссии, в то время как вторые скауты - среды для сбора данных и снижения неопределенности, что облегчает выполнение задачи.

До сих пор исследователи оценили свой подход вычислительно на различных возможных сценариях, которые могут ввести неопределенность во время реальных миссий.Их выводы были многообещающими, предполагая, что предлагаемый их метод может помочь улучшить производительность роботов по задачам, которые содержат различные степени неопределенности.

«Мы проверяем наш подход в ряде репрезентативных сценариев, в которых команда роботов должна пройти через среду, минимизируя обнаружение в присутствии неопределенных позиций наблюдателя», - написали исследователи.«Мы демонстрируем, что наш подход достаточно вычислительно поддается перепланированию в режиме реального времени в изменяющихся средах, может повысить производительность при наличии несовершенной информации и может быть скорректирована с учетом различных профилей риска».

В будущем новый подход, разработанный Dimmig, Wolfe и их сотрудниками, можно было бы протестировать дальнейшее использование как моделируемых, так и физических роботов для подтверждения его потенциала.Кроме того, эта недавняя работа может вдохновить другие исследовательские группы на разработку аналогичных методов, чтобы повысить производительность роботов в сложных реальных средах, в конечном итоге облегчая их масштабное развертывание.

Больше информации: Cora A. Dimmig и др., Планирование неопределенности для гетерогенных команд роботов с использованием динамических топологических графиков и программирования смешанного интеграции Arxiv (2023).Doi: 10.48550/arxiv.2310.08396

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Исследователи используют свет для управления движениями капель феррофлюида в воде

7/20/2024 · 4 мин. чтения

Исследователи используют свет для управления движениями капель феррофлюида в воде

Фреймворк позволяет роботам учиться с помощью демонстрационных видеороликов

7/20/2024 · 4 мин. чтения

Фреймворк позволяет роботам учиться с помощью демонстрационных видеороликов