menu
close

WildFusion наделяет роботов человеческими чувствами для навигации на открытом воздухе

Исследователи из Университета Дьюка разработали WildFusion — инновационную платформу, объединяющую зрение, осязание и вибрационные сенсоры, чтобы помочь роботам ориентироваться в сложных условиях на открытом воздухе. Такой мультисенсорный подход позволяет четвероногим роботам лучше понимать и взаимодействовать с труднопроходимой местностью, обрабатывая данные окружающей среды по принципу, схожему с человеческим восприятием. WildFusion успешно прошла испытания в лесах, на лугах и гравийных дорожках, став значительным шагом вперёд для роботов, работающих в непредсказуемых природных условиях.
WildFusion наделяет роботов человеческими чувствами для навигации на открытом воздухе

Группа исследователей под руководством Боюаня Чена из Университета Дьюка создала революционную платформу WildFusion, которая наделяет роботов способностями человеческого восприятия для навигации в сложных условиях на открытом воздухе.

В отличие от традиционных роботов, полагающихся исключительно на визуальные данные с камер или лидаров, WildFusion оснащает четвероногого робота дополнительными чувствами: осязанием и восприятием вибраций. Такой мультисенсорный подход позволяет роботу формировать более насыщенные карты окружающей среды и принимать более обоснованные решения о безопасных маршрутах по сложной местности.

«WildFusion открывает новую главу в навигации и 3D-картографировании для роботов», — отмечает Боюань Чен, доцент Университета Дьюка. — «Это помогает роботам увереннее действовать в неструктурированных, непредсказуемых условиях, таких как леса, зоны бедствий и бездорожье».

Система работает за счёт интеграции данных с различных сенсоров. Контактные микрофоны фиксируют вибрации от каждого шага, позволяя различать поверхности — например, хрустящие листья или мягкую грязь. Тактильные датчики измеряют давление на лапы для оценки устойчивости, а инерциальные сенсоры отслеживают баланс робота. Вся эта информация обрабатывается специализированными нейронными энкодерами и объединяется в комплексную модель окружающей среды.

В основе WildFusion лежит архитектура глубокого обучения, представляющая окружающую среду как непрерывное математическое поле, а не разрозненные точки. Это позволяет роботу «достраивать» картину при неполных данных с сенсоров — аналогично тому, как человек интуитивно ориентируется в условиях частичной информации.

Технология была успешно испытана в государственном парке Эно-Ривер в Северной Каролине, где робот уверенно перемещался по густым лесам, лугам и гравийным дорожкам. «Эти испытания в реальных условиях подтвердили выдающуюся способность WildFusion точно предсказывать проходимость местности», — отметил ведущий студент-автор Янбайхуэй Лю.

В дальнейшем команда планирует добавить дополнительные сенсоры, такие как тепловые и датчики влажности, чтобы ещё больше расширить экологическую осведомлённость робота. Благодаря модульной архитектуре WildFusion может найти широкое применение не только на лесных тропах, но и в ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций, экологическом мониторинге, сельском хозяйстве и инспекции удалённой инфраструктуры.

Source:

Latest News