Роботы-пылесосы и автономные машины часто ведут себя как настоящие «невротики»: стоит переставить один стул — и вся система навигации ломается. Китайские исследователи из Северо-Западного политехнического университета нашли решение, вдохновившись тем, как животные ориентируются в пространстве. Они разработали новую когнитивную систему навигации, которая позволяет роботам не просто следовать карте, а по-настоящему «думать» и адаптироваться к изменениям.
Современные роботы обычно полагаются на детальные цифровые карты и точные расчёты. Если обстановка меняется — появляется новый предмет, меняется освещение или закрывается проход — машина теряется. В отличие от них, мыши и другие животные легко ориентируются в незнакомых местах благодаря внутреннему «когнитивному» пространственному чувству.
Новая система копирует этот природный подход. Она состоит из трёх ключевых элементов:
- Динамическое распознавание ориентиров — робот выделяет важные объекты в пространстве;
- Опытная память — сжимает пройденный опыт в полезные «шаблоны», а не хранит всё подряд;
- Иерархическое принятие решений — робот может планировать маршрут на разных уровнях детализации и быстро перестраиваться.
Энергоэффективность благодаря «нейроморфному» железу
Чтобы система работала в реальном времени и не пожирала батарею, учёные объединили её с нейроморфным оборудованием — процессорами, которые имитируют работу биологических нейронов. Такие чипы активируются только при изменении входных данных, что резко снижает энергопотребление.
«Память играет активную роль в навигации, сжимая опыт в повторно используемые знания и восстанавливая их по требованию», — отмечают авторы исследования под руководством профессора Го Бина (Guo Bin).
Такая система особенно важна для роботов, которые должны работать в динамичной и непредсказуемой среде: поисково-спасательные операции, помощь пожилым людям дома, складская логистика и исследование труднодоступных территорий. Вместо того чтобы слепо следовать заранее проложенному маршруту, робот сможет предсказывать изменения и самостоятельно находить решения.
Исследование опубликовано в журнале Nature Reviews Electrical Engineering.
