
Ученые из Калифорнийского технологического института (Caltech) разработали алгоритм, который может стать инновацией в управлении автономными роботами. Этот инструмент, названный Spectral Expansion Tree Search (SETS, Поиск по дереву спектрального расширения), позволяет роботам принимать решения и планировать движения в реальном времени, оптимально адаптируясь к окружающей среде.
SETS уже продемонстрировал свою универсальность во время испытаний. В первом эксперименте квадрокоптер под управлением модели смог избежать столкновений с препятствиями, двигаясь через воздушные потоки с хаотичными восходящими и нисходящими воздушными потоками.
Второй тест показал, как алгоритм помогает водителю маневрировать на гусеничном транспорте по узкой и извилистой трассе. В третьем эксперименте SETS использовался для управления парой спутников, которые захватывали и перемещали третий объект, имитируя работу с астероидом или другим космическим аппаратом.
Традиционные алгоритмы часто упускали выгодные траектории, что значительно снижало эффективность работы. По словам доктора Сун-Чжо Чуна, профессора управления и динамических систем в Caltech и старшего научного сотрудника Лаборатории реактивного движения NASA (JPL), SETS решает эту проблему, моделируя разные варианты движения и выбирая наилучший.
Главной задачей является создание универсального многозадачного алгоритма. К примеру, гуманоидный робот во время помощи пожилым людям сталкивается с препятствиями, которые алгоритм старого типа просто не смог бы преодолеть. SETS же избавляет инженеров от необходимости вручную программировать отдельные типы движений, сообщает The Science.