數(shù)據(jù)云融合幫助機(jī)器人在危險(xiǎn)情況下作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)工作

一組研究人員和工程師發(fā)明了一種新方法，可以讓機(jī)器人將實(shí)時(shí)收集到的數(shù)據(jù)集中起來(lái)，讓它們能夠集體“思考”，并作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)在此前未被繪制的困難障礙中前進(jìn)。

研究人員在電氣與電子工程師學(xué)會(huì)(IEEE)和中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)(CAA)聯(lián)合出版的《IEEE/CAA自動(dòng)化學(xué)報(bào)》上發(fā)表了他們的研究成果。

不久以前，人工智能機(jī)器人模仿動(dòng)物群體的直覺(jué)和合作完成共同任務(wù)的概念還僅限于科幻小說(shuō)和我們的想象力。但最近國(guó)際研究人員的一項(xiàng)聯(lián)合研究表明，機(jī)器人在一起工作時(shí)，能夠比單獨(dú)行動(dòng)更快地在未知的地形中導(dǎo)航。

研究人員的新團(tuán)隊(duì)機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的核心是一個(gè)集中式的數(shù)據(jù)云。每個(gè)與云連接的機(jī)器人都利用從所有其他機(jī)器人實(shí)時(shí)收集的數(shù)據(jù)，應(yīng)用邏輯算法幫助它們避開(kāi)更有可能存在障礙的路徑。

該小組采取了三管齊下的方法來(lái)培養(yǎng)他們的機(jī)器人組的決策能力。“我們提出了一種綜合航跡推算、數(shù)據(jù)傳輸和機(jī)器視覺(jué)的解決方案，基于我們研究小組的原始激光實(shí)時(shí)技術(shù)視覺(jué)系統(tǒng)，”墨西哥Baja自治大學(xué)的工程師、該研究的主要作者之一米哈伊洛·伊萬(wàn)諾夫(Mykhailo Ivanov)說(shuō)。他補(bǔ)充說(shuō)，之前的努力分別針對(duì)每個(gè)問(wèn)題。

這項(xiàng)研究將簡(jiǎn)單的四輪機(jī)器人部署到障礙訓(xùn)練場(chǎng)，每個(gè)單元都有獨(dú)特的盲點(diǎn)。機(jī)器人的“眼睛”是基于一個(gè)簡(jiǎn)單的激光和一對(duì)傳感器來(lái)評(píng)估反射光的位置和距離。該團(tuán)隊(duì)選擇了激光視覺(jué)而不是數(shù)碼攝像機(jī)，因?yàn)榧す庀到y(tǒng)可以在完全黑暗的環(huán)境中工作，而且成本更低。

在需要收集數(shù)據(jù)的各種環(huán)境中，移動(dòng)困難地形的能力可能會(huì)有幫助，但環(huán)境對(duì)人類來(lái)說(shuō)太小或太危險(xiǎn)。“這里的地震非常頻繁，”伊萬(wàn)諾夫談到加州時(shí)說(shuō)?！斑@樣的機(jī)器人小組，配備了我們的技術(shù)視覺(jué)系統(tǒng)，可以監(jiān)測(cè)建筑物的結(jié)構(gòu)完整性，并在災(zāi)難發(fā)生后加快救援工作。”

伊萬(wàn)諾夫說(shuō)，這項(xiàng)研究的下一步將是改進(jìn)機(jī)器人的視覺(jué)，這將使他們基于云的導(dǎo)航團(tuán)隊(duì)合作系統(tǒng)在更廣泛的行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮潛在的作用。