Команда из России победила в соревновании по обучению роботов навигации в помещениях

Соревнование проводится ежегодно с 2019 года. В этом году участники должны были решить новую задачу, решение которой впоследствии могло бы использоваться в реальности при разработке настоящих роботов. Для задачи сформировали данные из 216 сцен, содержащих максимально реалистичные фотографии помещений, размещения камер видеонаблюдения и передвижения робота. Также были созданы 6 видов объектов — предметы мебели, туалет, растение и телевизор.

Суть задачи состояла в необходимости обучить робота нахождению определенных предметов по поставленному заданию в созданном специально для этого симуляторе помещений. Так, робота помещали в незнакомую ему квартиру или офисное помещение и давали задание найти отдельный объект, приблизившись к нему максимально близко и быстро. При этом у робота не было карты помещения, и он мог передвигаться по нему, используя только сенсорные данные.

В состав российской команды вошли представители из Института искусственного интеллекта AIRI, МФТИ и ФИЦ ИУ РАН. То, что российские участники заняли первое место, стало известно на научной конференции, посвященной компьютерному зрению и проходившей в Ванкувере, Канада.

Для того, чтобы одержать победу, команда воспользовалась системой управления роботами, носящей название SkillFusion.

Данная система включала в себя как классические методы планирования, так и модули, которые работают на основе обучения с подкреплением.

Российские участники подготовились к соревнованию, учтя опыт всех предыдущих лет, и решили задачу с помощью продуманного и эффективного метода.

Такое решение в дальнейшем может применяться при создании роботов-ассистентов.