Учёные из Ярославского государственного технического университета (ЯГТУ) создали новое решение, позволяющее группе роботов эффективнее собирать урожай.
Ранее инженеры столкнулись с тем, что эти электронные помощники испытывают затруднения с преодолением и огибанием препятствий. Им приходится тратить на это больше времени и энергии, также часто они действуют несогласованно и пропускают многие рабочие участки. Специалисты ЯГТУ нашли решение этой проблемы.
Учёные вуза создали алгоритм коллективного движения роботов, в который вошли две стратегии. Первая, глобальная, основана на роевом интеллекте и учит электронных помощников держаться в группе и синхронно следовать за целью. Это напоминает поведение в природе косяков рыб или птичьих стай. Вторая, локальная, помогает машинам формировать правильный строй в зависимости от движения роя. Также роботы опираются на так называемые «маркерные индикаторы» — подсказки, возникающие при выполнении тех или иных задач. Например, ими могут служить гнилые плоды или другие объекты, которые требуется удалить. Часть команды разбивается на группы, каждая из которых идёт за своей целью. Другая часть занимается разведкой местности и ищет новые цели, за которыми следуют все остальные. При этом роботы могут оперативно наблюдать за изменением обстановки.
На сегодня аналогов подобной разработке ярославских учёных в мире нет. По их словам, она даст наилучший эффект при сочетании её с электронными датчиками. Они добавили, что это решение также будет эффективно при уборке роботами больших производственных помещений, ликвидации разливов нефти и других крупных задачах.
Источник: rosng.ru
