"Научная Россия": Ученые из РФ научат держать строй целый рой роботов

Используя методы машинного обучения и нейронных сетей, они разработали модель для сохранения структуры группы при ее движении. В основе этой модели лежат три принципа: отталкивания, выравнивания скорости и притяжения. Эти принципы позволяют агентам (роботам) не сталкиваться друг с другом, поддерживать равномерное движение роя и соблюдать определенную формацию.

Для достижения целевой точки без потерь во времени или эффективности процесса перемещения было выдвинуто предложение использовать методы машинного обучения и нейронных сетей. Результаты эксперимента оказались успешными: роботы научились сохранять требуемый размер формации при любых изменчивых условиях окружающей среды.

Перед началом эксперимента все роботы обучались работать как единое целое при помощи условного координационного центра. Координатор собирал информацию о перемещениях, корректировал силы притяжения-отталкивания агентов и создавал образец взаимодействия для всех роботов группы.

Эта модель может использоваться как для статических формаций, так и для динамических изменений формации на ходу. Благодаря новому подходу роботы могут эффективно двигаться вместе, сохранять определенную структуру группы и достигать поставленных задач за минимальное время.

Источник: Научная Россия