Если роботы будут активно перемещаться в неизвестной трехмерной среде, это расширит их практическое применение. Например, их можно будет использовать для различной работы в густонаселенных городских условиях.
Исследовательская группа из Университета Клермон-Оверни и Института аэрокосмических исследований Университета Торонто недавно приступила к разработке структуры, которая могла бы значительно улучшить способность роботов безопасно перемещаться в неизвестной трехмерной среде. Их разработка основана на одной из предыдущих статей, где они представили лямбда-поле — новый подход для оценки риска столкновений и определения безопасных путей навигации.
В своей предыдущей работе команда применяла свою структуру только в двухмерных смоделированных средах. В рамках своего нового исследования они решили обеспечить возможность использования роботов в неизвестных трехмерных средах, содержащих препятствия.
Принцип работы системы, предложенной учеными
Как правило, навигационный риск был сосредоточен на смягчении последствий столкновений с препятствиями, игнорируя различную степень вреда, который могут причинить столкновения. В связи с этим ученые предлагают новую навигационную структуру с учетом рисков, цель которой — напрямую обрабатывать взаимодействия с окружающей средой. Исследователи ввели физически интерпретируемую функцию риска: она количественно определяет максимальную потенциальную энергию, которую поглощают колеса робота в результате столкновения.
Система, разработанная командой, позволяет роботам оценивать риск, связанный с выбором определенных маршрутов, а также учитывать препятствия поблизости. Кроме того, они представили новый алгоритм планирования пути, основанный на математическом подходе.
Применение данной системы значительно расширяет спектр возможностей робота. Например, учитывая физические риски, робот может преодолевать лежачие полицейские или небольшие дорожные бордюры. Используя эту структуру, становится возможным планирование траекторий, которые не только обеспечивают безопасность, но и активно устраняют риски, возникающие в результате взаимодействия с окружающей средой.
Исследователи оценивали свою систему навигации с учетом рисков в серии симуляций, используя видеоматериалы и данные изображений, собранные в реальных городских условиях. Они обнаружили, что, хотя их подход может имитировать стандартные методы планирования пути, иногда он также позволяет определить пути, проходящие через препятствия, если риск определяется как допустимый.
В своих следующих исследованиях ученые собираются улучшить компонент планирования пути и показатели риска своей системы, протестировать ее в более крупных экспериментах как в городской, так и в сельской местности, а также изучить возможность добавления нескольких рисков для дальнейшего ограничения алгоритма планирования пути, таких как риск пересечения непрерывной разметки полосы движения. Эта недавняя работа вскоре может вдохновить другие команды на разработку и оценку аналогичных методов, которые в совокупности могут способствовать более широкому использованию мобильных роботов в реальных условиях.
