Исследователи из Technische Universitat Darmstadt (Германия) сделали важный шаг в разработке безопасной навигации роботов в условиях толпы. В совместном исследовании с University of Sheffield в Великобритании ученые разработали алгоритмы, которые позволяют роботам чередовать независимое и кооперативное поведение, минимально вмешиваясь в пространство вокруг людей.
Работа была представлена на международной конференции по распределенным автономным робототехническим системам (DARS 2024) в Нью-Йорке. Цель — сделать роботов максимально «незаметными» в нашей повседневной среде, будь то на заводах, в больницах или в экстренных зонах. По словам профессора Гросса, важно найти баланс между безопасностью и эффективностью, чтобы роботы могли уверенно взаимодействовать с людьми в довольно плотных скоплениях.
В ходе исследования была проведена серия симуляций, где группы роботов сталкивались с различными типами толпы — стоящими, движущимися навстречу и пересекающими их путь под прямым углом. Моделирование охватывало до 200 роботов и тестировало три различных стратегии движения: независимую, кооперативную и адаптивную.
Наиболее эффективной в плотных толпах оказалась кооперативная стратегия, когда роботы выстраиваются в линию и движутся друг за другом. Такая стратегия не только минимально беспокоила людей, но и позволяла роботам сохранить устойчивую сеть связи. Независимая стратегия, когда каждый робот двигался сам по себе, показывала лучшие результаты в менее плотной толпе и при пересечении движения людей под прямым углом.
Однако настоящим прорывом стала адаптивная стратегия, которая успешно комбинирует оба подхода, подстраиваясь под окружающую ситуацию. «Эта стратегия зарекомендовала себя как самая эффективная во всех сценариях, минимально влияя на толпу», — подчеркнул первый автор исследования Джахир Арготе Джеральд.
Теперь ученые планируют провести тесты в реальных условиях, обеспечив роботов возможностью в реальном времени учитывать непредсказуемое поведение людей. Ожидается, что будущие разработки позволят роботам не только эффективно работать в толпе, но и действовать предсказуемо и безопасно в любых ситуациях, включая нестандартные.
