שיטה מבוססת-דאטה לטיסה בנחיל משפרת ביצועים

This post is also available in: English (אנגלית)

אחד האתגרים בתחום הרובוטיקה הוא תיאום תנועת רובוטים מרובים, ויש לכך ישומים רבים החל ממבצעי חילוץ והצלה עירונית, בקרת ציים של מכוניות ללא נהג, ועד טיסה במבנה בסביבות עמוסות.
שתי בעיות מרכזיות הופכות את התיאום בין מספר רובוטים למורכב: ראשית, רובוטים שנעים בסביבות חדשות צריכים לדעת לקבל החלטות תוך שבריר שניה לגבי המסלולים שלהם למרות היעדר נתונים מלאים על הנתיב; שנית, נוכחות מספר רב של רובוטים בסביבה מסוימת הופכת את האינטראקציות ביניהם למורכבות מאוד (עם יותר סיכון להתנגשויות).
שיטה חדשה מבוססת-דאטה לשליטה בתנועה של מספר רובוטים במרחב עמוס ובלתי ממופה פותחה על ידי מהנדסים במכון הטכנולוגי של קליפורניה Caltech.
החוקרים פיתחו אלגוריתם לתכנון תנועה של רובוטים מרובים, המכונה GLAS – סינתזת אוטונומיה פתוחה מגלובלי למקומי", שמחקה אמצעי תכנון עם מידע מקומי בלבד, וכן קונטרולר למעקב נחיל שיוכל ללמוד אינטראקציות אווירודינמיות מורכבות בטיסה ממרחק קרוב.
הפרויקט מדגים את הפוטנציאל לשילוב שיטות חדשות של למידת מכונה בתכנון ובקרה רבי משתתפים.
כשמשתמשים ב-GLAS וב-Neural Swarm, הרובוט לא זקוק לתמונה מלאה ומקיפה של הסביבה בה הוא טס או המסלול שמתכוונים לבחור הרובוטים האחרים. במקום זאת, רובוטים לומדים איך לנווט במרחב במהלך הטיסה, ולשלב מידע חדש כשהם נכנסים למודל "נלמד" של תנועה.
כיוון שכל רובוט בנחיל דורש רק מידע על הסביבה המקומית, ניתן לבצע מחשוב מבוזר; למעשה, כל רובוט "חושב" עבור עצמו.
הטכנולוגיה נוסתה על נחילי קוואדקופטר של עד 16 כלים שטסו בזירת הרחפנים הפתוחה של מרכז המערכות והטכנולוגיות האוטונומיות ב-Caltech.
צוותי המחקר מצאו שביצועי ה-GLAS טובים יותר ב-20% מאלגוריתם תכנון התנועה הקיים לרובוטים מרובים במגוון מקרים, כך מדווח caltech.edu.