Роботы традиционно полагались исключительно на визуальную информацию для навигации, что серьезно ограничивало их эффективность в сложных и непредсказуемых условиях. Теперь исследователи из Университета Дьюка создали революционную платформу WildFusion, которая кардинально меняет способы восприятия и взаимодействия роботов с окружающим миром.
WildFusion оснащает четвероногого робота множеством сенсоров, имитирующих человеческое восприятие. Помимо стандартных камер и лидаров, система включает контактные микрофоны, фиксирующие вибрации от каждого шага, тактильные датчики, измеряющие приложенную силу, а также инерциальные датчики, отслеживающие устойчивость робота при движении по неровной поверхности.
«WildFusion открывает новую главу в навигации и 3D-картографировании для роботов», — объясняет Боюань Чэнь, доцент Университета Дьюка. — «Она помогает роботам увереннее работать в неструктурированных и непредсказуемых условиях — в лесах, зонах бедствий и на бездорожье».
В основе WildFusion лежит сложная модель глубокого обучения, основанная на неявных нейронных представлениях. В отличие от традиционных методов, которые рассматривают окружающую среду как набор дискретных точек, этот подход моделирует поверхности непрерывно, позволяя роботу принимать интуитивные решения даже при отсутствии или неоднозначности визуальных данных. Система эффективно «достраивает» картину мира при неполных сенсорных данных — так же, как это делает человек.
Технология успешно прошла испытания в государственном парке Эно-Ривер в Северной Каролине, где робот уверенно перемещался по густым лесам, лугам и гравийным дорожкам. По словам ведущего автора исследования Яньбайхуя Лю, «эти испытания в реальных условиях доказали выдающуюся способность WildFusion точно предсказывать проходимость, значительно улучшая принятие решений роботом о безопасных маршрутах на сложной местности».
Команда также разработала метод симуляции, позволяющий тестировать возможности робота без непосредственного участия человека на ранних этапах разработки, что ускоряет и масштабирует процесс исследований. Такой подход представляет собой значительный шаг вперед в методологии тестирования робототехники.
Благодаря модульной архитектуре WildFusion имеет огромный потенциал не только для передвижения по лесным тропам, но и для реагирования на чрезвычайные ситуации, инспекции удаленной инфраструктуры и автономных исследований. Технология, поддержанная DARPA и Исследовательской лабораторией армии США, будет представлена в мае на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA 2025) в Атланте.