Учёные из Северо-Западного университета (Northwestern University) в Чикаго разработали алгоритм движения автономных транспортных средств, который, по их словам, гарантирует отсутствие пробок и столкновений.
«Когда на дорогу выходит множество автономных транспортных средств, есть риски их столкновения друг с другом или образования пробок. Мы создали алгоритм движения группы роботов, который поможет управлять целыми парками автономных транспортных средств, взаимодействующих друг с другом», — поясняет руководитель исследований, сотрудник университета Майкл Рубенштейн.
Преимущество нового алгоритма — в его децентрализованности. Централизованное управление, по мнению исследователей, может стать недостатком: в случае ошибки вся система выйдет из строя. Децентрализованный алгоритм Рубенштейна позиционируется как отказоустойчивый.
«Если система централизована, и ведущий робот перестает работать, то вся система выходит из строя. В децентрализованной системе нет лидера, говорящего всем остальным роботам, что делать. Каждый робот принимает свои собственные решения. Если один робот терпит неудачу в группе, группа всё равно может выполнить задачу», — заявляет Рубенштейн.
Тем не менее, роботы должны координировать действия, чтобы избежать столкновений и пробок. Для этого алгоритм представляет землю под роботами как сетку. С помощью технологии, аналогичной GPS, каждый робот знает, где он находится в рамках сетки. Перед тем, как принять решение, куда двигаться, каждый робот использует датчики, которые показывают его положение относительно соседей, и определяет, свободны соседние пространства в сетке или нет.
«Роботы отказываются перемещаться в какое-то место, пока это место не освободится, и пока они не узнают, что другие роботы не планируют двигаться туда же. Роботы осторожны и резервируют место заранее».
Тщательная координация движений не мешает скорости и маневренности роботов. Чтобы они двигались аккуратно и быстро, роботов сделали «близорукими».
«Каждый робот может «чувствовать» только трёх или четырёх своих ближайших соседей, — объясняет Рубенштейн. — Они не видят всю группу, что облегчает масштабирование системы. Роботы взаимодействуют локально и принимают решения без ненужной общей информации».
Исследователи проверили алгоритм на модели из 1024 роботов и на группе из 100 настоящих роботов в лаборатории. Эксперименты показали, что алгоритм позволяет роботам безопасно и эффективно перемещаться, образовывая заранее заданную форму менее чем за минуту. Более ранние алгоритмы добивались такого результата за час.
Рубенштейн надеется, что его алгоритм в будущем пригодится в автопарках и на автоматизированных складах.
«У крупных компаний есть склады с сотнями робомобилей, которые выполняют задачи, аналогичные тем, что делают наши роботы в лаборатории, — утверждает он. — Им нужно убедиться, что их автономные машины не сталкиваются и при этом двигаются как можно быстрее».
Статья с подробным описание алгоритма будет опубликована в конце этого месяца в журнале IEEE Transactions on Robotics.
