Сотрудники Института искусственного интеллекта МФТИ разработали систему глобальной локализации MSSPlace, которая поможет роботам ориентироваться вне зависимости от условий освещения и погоды.
Система объединяет данные с нескольких камер, лидаров и семантических масок (упрощенных изображений, где каждый объект подписан — «здание», «дерево», «дорога»). Отдельные нейросетевые модули независимо обрабатывают каждый тип данных и формируют единый дескриптор — компактное цифровое описание места, комплексно характеризующее местоположение. Перемещаясь, робот собирает базу таких дескрипторов.
Вместо того чтобы полагаться только на один источник — камеру или лидар, система объединяет несколько типов информации. Особенно важна семантическая сегментация: она нечувствительна к освещению, погоде и сезонным изменениям. Это позволяет точно определять место даже в условиях отсутствия или искажений GPS. Результаты вошли в открытую библиотеку OpenPlaceRecognition, которую может попробовать каждый
Когда робот попадает в незнакомое место, система составляет его «цифровой слепок» и ищет похожий в своей памяти. Использование семантических масок делает этот поиск устойчивым к туману, дождю и темноте. Такая технология нужна для беспилотных машин, роботов-уборщиков и доставщиков. В планах — научить роботов ориентироваться даже на пустынных пространствах без ориентиров. Исследование опубликовано в журнале IEEE Access.
Ранее Наука Mail писала о том, что младенцы различают взгляды робота и человека.
