Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов

Управление командой роботов

Исследователи разработали новый подход к координации команд роботов, названный "обучение добровольному ожиданию и формированию подгрупп" (LVWS). Эта технология позволяет роботам эффективнее выполнять сложные задачи в производстве, сельском хозяйстве и на складах.

LVWS использует графовое обучение, представляя задачу планирования как двудольный граф. Система учится оценивать "матрицу наград" с помощью имитационного обучения, используя графовые нейронные сети внимания и трансформеры.

Ключевые особенности LVWS:

1.       Формирование подгрупп: роботы могут объединяться для выполнения задач, непосильных для одного.

2.       Добровольное ожидание: роботы могут "простаивать", если это оптимизирует общее время выполнения.

3.       Гетерогенность: учитываются разные возможности роботов (подвижность, грузоподъемность и т.д.).

В симуляции LVWS показал результат на 0,8% хуже теоретического оптимума, в то время как другие методы отставали на 11,8-23%. При масштабировании до 100 задач LVWS также опередил конкурентов.

Преимущества подхода:

Эффективное использование ресурсов разнотипных роботов

Возможность выполнять сложные задачи командой

Гибкое планирование с учетом доступности роботов и задач

LVWS может найти применение в крупных промышленных средах, где требуется координация специализированных роботов для выполнения взаимосвязанных задач.

Что ж, метод неплохой, это безусловно. Особенно радует тот факт, что он вроде как автоматизирован благодаря ИИ. Но к сожалению в современных реалиях данный метод применим, на мой взгляд, лишь на складах, и то с достаточной роботизированностью. Хотя посмотрим, что дадут гуманоидные роботы, когда пойдут в массу, может это что-то и изменит.

Источник: ссылка

_____________________________