Представлен новый метод навигации роботов
Специалисты Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН разработали инновационный метод навигации роботов, который основывается на топологическом картировании и описании структур с помощью датчиков. Этот подход позволяет роботам ориентироваться в пространстве с минимальными затратами памяти. Работа была высоко оценена на общем собрании членов РАН как одно из ключевых научных достижений российских учёных в 2025 году.
Традиционные методы ориентации роботов обычно используют метрические карты, представляющие собой сетку из клеток или облако точек в трёхмерном пространстве. Однако при перемещении на большие расстояния такие карты требуют значительных ресурсов и могут не поместиться в память устройства. В отличие от этого, новая методика, предложенная учёными ФИЦ ИУ РАН, фокусируется на описании отдельных структур и связей между ключевыми точками. Об этом рассказал научный сотрудник центра, кандидат технических наук Кирилл Муравьёв.
По словам Муравьёва, работа посвящена созданию карт и навигации роботов. Сначала устройство строит карту, а затем ориентируется по ней, прокладывает маршрут и определяет своё местоположение. Например, в помещении робот должен описать взаимосвязь между комнатами, коридорами и другими пространствами. На улице это могут быть различные объекты и локации.
Система навигации работает автономно, используя данные от сенсоров и не требуя спутниковой информации. Робот одновременно строит карту и определяет свое положение на ней. Этот подход, известный как SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), обычно применяется для работы с геометрическими картами. Ученым ФИЦ ИУ РАН удалось адаптировать его для использования с топологическими картами.
Как подчеркнул Кирилл Муравьев, данный метод уже исследуется многими научными группами по всему миру, но впервые был успешно внедрён в программу для роботов в России.
Однако, как пишет портал «Научная Россия», при разработке этого подхода возникают сложности, связанные с похожими объектами. Например, в экспериментах в здании робот может путать одинаковые фрагменты коридора. В помещении есть чёткая геометрия, где углы стен прямые, а мебель имеет определённую форму. Улица представляет собой более сложную среду для навигации, так как деревья воспринимаются роботом как одинаковые бесформенные объекты. Научные задачи, решаемые сегодня, связаны с ориентацией в пространстве без привязки к конкретным объектам. Например, робот должен ориентироваться на дороге в поле с фонарными столбами на обочине. Также ведется работа над добавлением семантической информации, чтобы система могла различать объекты, такие как деревья и автомобили, и не включать последние в карту, так как они перемещаются.