Ученые из Челябинска разработали уникальную систему навигации для роботов — теперь им не помешают помехи и блики
Ученые Южно-Уральского государственного университета разработали уникальную систему навигации для роботов. Сейчас для того, чтобы робот оценил расстояние до объекта, ему требуется либо две камеры для стереозрения, либо дорогостоящие лазерные дальномеры — так называемые лидары. При этом лазер может создавать блики на предмете — обычно это сбивает робота с курса. Ученые ЮУрГУ решили эту проблему.
Их метод основан на «монокулярном всенаправленном зрении и структурированных световых полосах». Иначе говоря, одна панорамная камера обеспечивает угол обзора на 180°, а линейный лазер и интеллектуальный алгоритм в реальном времени выделяют лазерную линию на объекте и преобразуют её координаты в трехмерное положение цели.
Эксперты объясняют: главное достижение — способность алгоритма устойчиво работать в условиях, где традиционные методы терпят неудачу. Например, с темными и глянцевыми поверхностями, зеркальными бликами, красными объектами, на которых лазерная линия может «сливаться» с фоном. Также алгоритм «реставрирует» лазерную полосу, если она чем-то перекрыта — то есть, созданы помехи.
— Система стала компактнее и надежнее. Меньше датчиков — меньше потенциальных проблем с калибровкой и синхронизацией. При этом одна панорамная камера позволяет роботу видеть практически все вокруг, включая пространство «за углом», — поясняет доцент кафедры «Электропривод, мехатроника и электромеханика» факультета «Мехатроника и робототехника» Иван Холодилин.
В итоге разработчикам удалось уменьшить ошибки и погрешности, которые допускают существующие системы — сократить их в несколько раз до минимальных миллиметров и долей секунд. Ее можно использовать на промышленных предприятиях — например, для роботизированный сортировки и перекладки деталей или контроля положения объектов на конвейере.
Авторы — профессор технических наук максим Григорьев и доцент Иван Холодилин отмечают: разработка — импортозамещающая, позволяет существенно снизить затраты на подобные системы. Панорамная камера и линейный лазер в сумме обходятся примерно в 10 тысяч рублей против сотен тысяч за качественный зарубежный лидар.
— Главный «спорный» момент технологии сейчас — распознавание объектов нейросетью, занимающее около 2,93 секунды (86,2% общего времени). Планируется оптимизация этого этапа с использованием более мощных графических ускорителей и компактных нейросетевых архитектур, что позволит приблизиться к работе в реальном времени, — отмечают в ЮУрГУ.
Отметим, статья об исследовании опубликована в авторитетном международном журнале, входящем в Scopus и Web of science. Разработка выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда национального проекта «Наука и университеты».
Изображение: Юлия Шерстобитова / ЮУрГУ
Читайте также:
Ученые из Челябинска запатентовали ИИ для эвакуации при пожаре
Ученые Южно-Уральского государственного университета представили инновационную разработку в сфере пожарной безопасности — интеллектуальную программу, которая с помощью нейросети анализирует архитектурные планы зданий и самостоятельно формирует оптимальные пути эвакуации
