Разрабатываются алгоритмы, которые делают мобильную навигацию более эффективной
Роботы-доставщики, производимые такими компаниями, как Starship Technologies и Kiwibot, автономно передвигаются по городским улицам и кварталам. Под капотом этих роботов, как и большинства мобильных роботов, используемых сегодня, используются различные датчики и программные алгоритмы для навигации в этих средах. Датчики-лидары, посылающие световые импульсы для расчета расстояния до объектов, стали основой, позволяя этим роботам проводить одновременную локализацию и картографирование, также известное как SLAM. Однако эти компоненты ресурсоемки и требуют больших объемов памяти для точного картирования, что ограничивает возможности робота работать на больших расстояниях, объясняет докторант Северо-Восточного университета Цзыхао Дун. «Спустя определенное время вы можете накопить более 10 или 20 гигабайт памяти в своем кэше», — говорит он. «Это может быть огромной вычислительной нагрузкой для вас». Робототехники, такие как Донг, должны помочь устранить эти узкие места, глубоко изучая алгоритмы, которые позволяют этим роботам работать так, как они работают. В недавно опубликованном исследовании Донг под руководством Майкла Эверетта, северо-восточного профессора электротехники и вычислительной техники, разработал новый подход к 3D-картографированию, который в некоторых случаях на 57% менее ресурсоемкий, чем ведущие методы. Работа опубликована на сервере препринтов arXiv . Алгоритм Донга, Deep Feature Assisted LiDAR Inertial Odometry and Mapping (DFLIOM), основан на другом алгоритме,...