Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Российская команда стала абсолютным победителем международного соревнования по планированию передвижений складских роботов

Объединенная команда ФКН НИУ ВШЭ и Института AIRI заняла первое место во всех номинациях международного соревнования League of Robot Runners, посвященного развитию исследований в области многоагентного поиска пути (MAPF) и ИИ-систем распределения задач между роботами на крупных складах.

Задача многоагентного планирования заключается в координации множества роботов, оперирующих в общем пространстве. Основная особенность соревнования League of Robot Runners заключается в максимальном приближении симуляционной среды к реальным ситуациям, когда принять решение необходимо в очень короткие сроки. В классических научных статьях исследователи могут самостоятельно выбирать лимит времени, необходимый ИИ-системе для принятия решения о поиске оптимального пути. В ходе соревнования решение о том, какие действия следует совершить роботам на текущем шаге, должно быть принято в автоматическом режиме за 1 секунду. При этом количество роботов может достигать 10 тысяч. Помимо этого, в условиях задачи были строго ограничены произвольные направления движения –– системы могли передвигаться вперед, поворачиваться на месте для смены направления движения или ждать, в соответствии с тем, как обычно устроены крупные складские помещения.

Команда в составе студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Егора Юхневича и Артема Брежнева под руководством кандидата физико-математических наук, научного сотрудника Лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI Антона Андрейчука заняла первое место во всех номинациях соревнования, включая эффективность алгоритмов оптимизации движения робота с учетом заданного набора целей и оптимизацию назначения задач роботам при стандартной стратегии планирования движений, а также основную номинацию, в которой одновременно решались обе задачи – планирование действий роботов и распределение задач между роботами.

Согласно предоставленной организаторами статистике, в тестирующую систему было отправлено 1513 попыток решить поставленные перед участниками задачи от 50 команд из разных стран. Тестирование одного решения на всех задачах занимало до 7 часов реального времени. В ближайшем времени наиболее успешные решения и задачи будут выложены в открытый доступ.

В 2025 году соревнование прошло второй раз и было организовано коллективом ученых из Университета Монаша, Ратгерского Университета и Университета Южной Калифорнии при поддержке Amazon Robotics.

«Несмотря на мой богатый опыт в разработке алгоритмов многоагентного планирования, основной вклад в наш успех внес один из студентов-участников команды – Егор Юхневич. За 4 месяца, в течение которых длилось соревнование, он успел погрузиться в тему, изучить большой объем литературы, реализовать и протестировать все наши идеи, и в итоге получить решение, которое превзошло решения всех других команд во всех номинациях. Надеюсь, что разработанные нами решения внесут значимый вклад в совершенствование процессов организации складского пространства и оптимизации систем сортировки», –– отметил Антон Андрейчук, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник Лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI.

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

В России впервые открыли конструкторскую документацию для роверов
Aviagr
18.03.2025
09:02:25
Молодцы, конечно, но это значит, что их тележка слишком утилитарна для рынка. ...
В ЛЭТИ запустили первый российский Учебный центр отечественной коллаборативной робототехники
Aviagr
14.03.2025
11:08:03
А не хотят ли устроители этого мероприятия внедрить мои разработки в виде роботизированных амфибийных тележек, одна из которых с опускаемым...