Российские ученые научат рой роботов держать строй

Исследователи из МГУ им. М.В. Ломоносова предложили использовать нейросети для увеличения продвижения роя роботов с сохранением его структуры. Смоделированная в среде Matlab работа ученых была представлена на Всероссийской конференции «Ломоносовские чтения-2023».

Согласно канонической модели роевой структуры агенты — в данном случае роботы — действуют на основе трех принципов: отталкивания, позволяющего роботам не сталкиваться друг с другом, выравнивания скорости, способствующего поддержанию равномерного движения роя, и притяжения, отвечающего за то, чтобы соблюдалось некоторое построение, и группа не развалилась.

Зачастую в движении роя могут возникать трудности — как при резких поворотах на большой скорости, так и при обходе препятствий. Для того, чтобы рой роботов держал строй, двигаясь на большей скорости российские исследователи предложили использовать методы машинного обучения и нейронных сетей.

Сначала роботы обучаются взаимодействовать друг с другом под наблюдением одного условного координационного центра. Там собирается информация о перемещениях, вводятся корректировки и создается эталонная модель взаимодействия, которая затем встраивается учеными в каждого робота.

После этого всей группе ставится задача перемещения в какую-то точку и рой отправляется в «свободное плавание». Предполагается, что роботы, взаимодействуя только с членами группы и окружающей средой, научатся сохранять требуемую дистанцию между собой и достигать цели за минимальное время.