Российские учёные создали «школу» для управления роботами и беспилотниками

Российские учёные разработали универсальную среду для обучения и тестирования алгоритмов управления большим числом автономных агентов. Она будет решать задачи при координации движения тысяч агентов одновременно. Разработка сделает работу роботов на складах и в системах городской логистики лучше. Об этом написал ТАСС со ссылкой на пресс-службу Института искусственного интеллекта AIRI.

CAMAR обучает быстрее

По словам исследователя группы RL-агентов Лаборатории когнитивных систем ИИ AIRI Артёма Пшеницына, у специалистов была цель создать инструмент, который был бы одновременно быстрым, гибким и приближённым к реальным условиям.

Как отмечают специалист и его коллеги, для координации работы роботов и беспилотников нужны сотни и тысячи автономных машин. А также необходима среда для их обучения, которая моделирует поведение агентов и их взаимодействия друг с другом в максимально реалистичной и разнообразной обстановке. Российские учёные создали такую универсальную среду. Назвали её CAMAR. В процессе симуляции активности роботов она за каждую секунду расчётов одновременно просчитывает более 100 тысяч шагов движения. Система может работать одновременно с 800 и более роботами, что позволяет обучать алгоритмы значительно быстрее и тестировать их в сложных сценариях с большим числом объектов.

Гибкая система

Система симуляции активности роботов очень гибкая. Разработчик может задавать свои правила движения агентов и создавать разные типы карт — от простых складских помещений до плотной городской застройки. Среда сохраняет высокую скорость работы. Это позволяет сравнивать разные подходы к управлению роботами, разрабатывать гибридные решения и находить оптимальные стратегии для решения конкретных задач.

Ранее мы писали, что электронную систему управления складскими процессами внедрили в управлении подготовки производства Магнитогорского металлургического комбината.