Израильские ученые из Университета имени Бен-Гуриона совместно с коллегами из Института проблем искусственного интеллекта Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" РАН разработали новый алгоритм, который позволяет "планировать оптимальные траектории перемещения роботов", благодаря которому их КПД увеличивается на 20%, передает ТАСС со ссылкой на пресс-службу Российского научного фонда.

"Результаты экспериментов демонстрируют преимущество предложенного алгоритма по сравнению с предшественниками — суммарное время выполнения миссии снижено на 20%. Таким образом, мы создали полный оптимальный алгоритм планирования безопасных траекторий для групп агентов (например, роботов), превосходящий большинство мировых аналогов", — заявил один из авторов исследования, сотрудник Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" РАН Константин Яковлев.

Речь идет об инновационном методе планирования "кратчайших безопасных траекторий, следуя по которым роботы смогут и избегать столкновений, и тратить меньше времени на выполнение задания". Свой метод специалисты назвали CCBS (Continuous-time conflict-based search), он основан на вычислении потенциальных столкновений и небезопасных интервалов (это максимальное время, в течение которого роботу стоит оставаться в бездействии, чтобы не столкнуться с другим роботом).

"За последние годы исследователи разработали ряд подобных алгоритмов, однако большинство из них опираются на ряд упрощений. Например, что время не непрерывно, а подразделяется на временные шаги. Одно действие робот совершает за один временной шаг. Соответственно, если он выполняет действие быстрее, то просто стоит и ждет, пока сможет сделать следующее действие. Также во многих алгоритмах роботы могут перемещаться только в четырех перпендикулярных направлениях. Это создает неудобства при необходимости движения по диагонали", — пишет издание.