Детектор скорости столкновений может сделать роботов лучшими помощниками человека

Инженеры-электрики из Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали ускоренный алгоритм фиксации столкновений, который использует машинное обучение, чтобы помочь роботам уклоняться от движущихся объектов и пробираться в плотной среде с быстро меняющимися условиями.

Алгоритм, называемый «Fastron», работает в 8 раз быстрее существующих алгоритмов обнаружения столкновений. Разработчики полагают, что Fastron найдет широкое применение в роботах, которые взаимодействуют с людьми, когда им нужно плавно перемещаться между объектами и людьми. Одним из вероятных применений для новой технологии могут стать хирургические роботы da Vinci, где роботизированная рука сможет самостоятельно выполнять вспомогательные задачи (всасывание, орошение или извлечение тканей), не сталкиваясь с руками хирурга или органами пациента. «Этот алгоритм может помочь роботу-ассистенту взаимодействовать с хирургом в более безопасной манере», – сказал профессор Майкл Йеп.

Предполагается, что Fastron найдет применение в домашних роботах, а также может быть использован для компьютерной графики, игр и фильмов, где проверка столкновений часто является узким местом для большинства алгоритмов.

Недостатком существующих алгоритмов выявления столкновений являются повышенные требования к вычислительной мощности. Они тратят много времени, указывая все точки для объектов и робота в заданном трехмерном пространстве и выполняют проверку столкновений в каждой точке, контролируя возможность пересечения двух тел в любое время. Вычисления становятся еще более сложными, когда препятствия передвигаются.

Чтобы снять часть вычислительной нагрузки в Лаборатории современной робототехники и управления в Сан Диего разработали минималистский подход к обнаружению столкновений. На самом деле нам не нужно контролировать все геометрические объекты и точки. «Все, что нам нужно знать — это возможность столкновения при текущем положении робота», - сказал студент Никхил Дас, один из первых участников исследования.

В настоящее время команда работает над дальнейшим повышением скорости и точности Fastron. Они стремятся к тому, чтобы внедрить Fastron в роботизированную хирургию и домашних роботов.