Этот робот соблюдает нормы пешеходного движения (+видео)

Подобно тому, как водители соблюдают правила дорожного движения, большинство пешеходов следуют определенным нормам поведения при перемещении по коридорам помещений или по оживленной улице: держитесь правой стороны, пропускайте встречных слева, занимайте удобную позицию и будьте готовы к отклонению или изменению курса, чтобы избежать столкновений, сохраняя при этом размеренный темп ходьбы.

Теперь инженеры MIT разработали автономного робота с «социально ориентированной навигацией», который может идти в ногу с пешеходами, соблюдая общие правила поведения.

В проведенных испытаниях робот в виде тележки на колесах успешно избегал столкновений, выдерживая средний темп потока пешеходов. Передвижение с соблюдением общепринятых норм – чрезвычайно важная способность для мобильных роботов, передвигающихся среди людей, заявляет Ю Фэн Чен, который возглавлял работу будучи аспирантом MIT.

Для того, чтобы робот мог самостоятельно прокладывать себе путь среди перемещающихся людей, он должен решить четыре основные задачи: локализацию (знание местонахождения в пространстве), восприятие (распознавание окружения), планирование движения (определение оптимального пути в пункт назначения) и управление (физическое перемещение по заданному пути).

Чен и его коллеги использовали стандартные подходы к решению проблем локализации и восприятия. Для восприятия они оснастили робота веб-камерами, датчиками глубины пространства и сканирующими лазерными датчиками высокого разрешения. Для локализации использовали алгоритмы с открытым исходным кодом для сопоставления робота с картой среды и определения его положения. Для управления роботом они использовали стандартные методы для автономного наземного транспорта.

Инновационное решение потребовалось для планирования движения. Команда нашла способ преодолеть такие ограничения, позволяя роботу адаптироваться к непредсказуемому поведению пешеходов, постоянно двигаясь с потоком и следуя типичным социальным кодам поведения пешеходов.

Они использовали обучение с подкреплением – тип машинного обучения, в котором они выполняли компьютерное моделирование, обучая робота выбирать определенные маршруты с учетом скорости и траектории других движущихся рядом объектов.

Испытания робота проходили в оживленных, извилистых холлах Stata MIT, где робот мог автономно перемещаться сеансами по 20 минут. Он плавно двигался в пешеходном потоке, обычно держась правой стенки коридоров, изредка пропуская людей слева и избегая любых столкновений.

В будущем планируется изучить, как эти роботы могут действовать в уличной пешеходной среде.