menu
close

WildFusion надає роботам людські відчуття для навігіції на відкритому повітрі

Дослідники з Університету Дьюка розробили WildFusion — революційну платформу, яка поєднує зір, дотик і вібраційні сенсори, щоб допомогти роботам орієнтуватися у складних природних середовищах. Такий мультисенсорний підхід дозволяє чотириногим роботам краще розуміти й взаємодіяти зі складними ландшафтами, обробляючи дані про довкілля подібно до людини. WildFusion успішно протестували у лісах, на луках і гравійних стежках, що стало значним кроком вперед для роботів, які працюють у непередбачуваних природних умовах.
WildFusion надає роботам людські відчуття для навігіції на відкритому повітрі

Група дослідників під керівництвом Бояуана Чена з Університету Дьюка створила революційну платформу WildFusion, яка надає роботам людськоподібні здібності сприйняття для навігації у складних природних умовах.

На відміну від традиційних роботів, які покладаються лише на візуальні дані з камер або LiDAR, WildFusion оснащує чотириногого робота додатковими відчуттями дотику та вібрації. Такий мультисенсорний підхід дозволяє роботу створювати більш насичені карти довкілля й приймати кращі рішення щодо безпечних маршрутів через складну місцевість.

"WildFusion відкриває нову сторінку у роботизованій навігації та 3D-картографуванні", — зазначив Бояуан Чен, доцент Університету Дьюка. — "Це допомагає роботам впевненіше працювати у неструктурованих, непередбачуваних середовищах, таких як ліси, зони стихійних лих чи бездоріжжя".

Система працює шляхом інтеграції даних з різних сенсорів. Контактні мікрофони фіксують вібрації від кожного кроку, розрізняючи поверхні на кшталт хрусткого листя чи м'якого бруду. Тактильні сенсори вимірюють тиск на лапу для визначення стійкості, а інерційні сенсори відстежують баланс робота. Уся ця інформація обробляється спеціалізованими нейронними енкодерами й об'єднується у комплексну модель довкілля.

В основі WildFusion лежить архітектура глибокого навчання, яка представляє середовище як неперервне математичне поле, а не як набір розрізнених точок. Це дозволяє роботу "заповнювати прогалини", коли дані сенсорів неповні, подібно до того, як люди інтуїтивно орієнтуються за неповною інформацією.

Технологію успішно випробували у державному парку Ено-Рівер у Північній Кароліні, де робот впевнено пересувався густими лісами, луками та гравійними стежками. "Ці випробування у реальних умовах довели вражаючу здатність WildFusion точно передбачати прохідність місцевості", — зазначила Янбайхуей Лю, провідна студентка-авторка дослідження.

У майбутньому команда планує додати нові сенсори, зокрема теплові та вологості, щоб ще більше підвищити обізнаність робота про навколишнє середовище. Завдяки модульній архітектурі WildFusion має величезний потенціал для застосування не лише на лісових стежках, а й у реагуванні на надзвичайні ситуації, екологічному моніторингу, сільському господарстві та інспекції віддаленої інфраструктури.

Source:

Latest News