Роботи традиційно покладалися виключно на візуальну інформацію для навігації, що суттєво обмежувало їхню ефективність у складних і непередбачуваних умовах. Тепер дослідники з Університету Дьюка створили революційну платформу під назвою WildFusion, яка докорінно змінює спосіб сприйняття та взаємодії роботів із навколишнім світом.
WildFusion надає чотириногому роботу багатосенсорні можливості, що імітують людське сприйняття. Окрім стандартних візуальних даних із камер і LiDAR, система оснащена контактними мікрофонами для виявлення вібрацій від кожного кроку, тактильними сенсорами для вимірювання прикладеної сили та інерційними сенсорами для відстеження стійкості робота під час руху по нерівній поверхні.
«WildFusion відкриває нову епоху в навігації роботів і 3D-картографуванні», — пояснює Боюань Чен, доцент Університету Дьюка. — «Це допомагає роботам впевненіше працювати в неструктурованих і непередбачуваних середовищах, таких як ліси, зони стихійних лих і бездоріжжя».
У центрі WildFusion — складна модель глибокого навчання, заснована на неявних нейронних представленнях. На відміну від традиційних методів, які розглядають середовище як набір дискретних точок, цей підхід моделює поверхні безперервно, що дозволяє роботу приймати інтуїтивні рішення навіть за відсутності або неоднозначності візуальних даних. Система ефективно «доповнює відсутню інформацію», коли дані із сенсорів неповні, подібно до того, як це робить людина.
Технологію успішно протестували в державному парку Ено-Рівер у Північній Кароліні, де робот впевнено пересувався густими лісами, луками та гравійними стежками. За словами провідного студента-автора Яньбайхуя Лю, «ці випробування в реальних умовах довели вражаючу здатність WildFusion точно передбачати прохідність, значно покращуючи прийняття рішень роботом щодо безпечних маршрутів у складній місцевості».
Дослідницька команда також розробила метод симуляції, який дозволяє тестувати можливості робота без прямої участі людини на ранніх етапах розробки, що робить процес досліджень швидшим і масштабованішим. Такий підхід є суттєвим проривом у методології випробувань робототехніки.
Завдяки модульній архітектурі WildFusion має широкий спектр застосувань не лише на лісових стежках, а й у реагуванні на надзвичайні ситуації, інспекції віддаленої інфраструктури та автономних дослідженнях. Технологія, підтримана DARPA та Лабораторією досліджень армії США, буде представлена на Міжнародній конференції IEEE з робототехніки та автоматизації (ICRA 2025) в Атланті цього травня.