10 вещей, которым труднее всего научить робота

1. Прокладывание пути

«Движение из точки А в точку Б» — звучит просто. Люди делают это каждый день. Для робота навигация, особенно в условиях постоянно меняющегося окружения или в ситуациях, которые никогда ему не встречались ранее, может оказаться непростым делом. Во-первых, робот должен уметь воспринимать свое окружение, а затем он должен быть в состоянии разобраться в поступающих данных.

Самое экстремальное испытание по прокладке пути выпало на долю робота-марсохода Curiosity, который очень успешно с ним справляется.

Положение робота на местности определяется с помощью множества датчиков, сканеров, камер и других высокотехнологичных инструментов для оценки окрестностей. Лазерные сканеры становятся все более популярными, хотя они не могут быть использованы в водных средах, поскольку вода, как правило, искажает свет и резко снижает сенсорный диапазон. Технология сонара (гидролокатора, средства звукового обнаружения подводных объектов с помощью акустического излучения) является жизнеспособным вариантом для подводных роботов, но даже в наземных применениях, сонары гораздо менее точны, чем лазеры. И, конечно, системы наблюдения, состоящие из набора интегрированных стереоскопических цифровых камер, могут помочь роботу «видеть» его ландшафт.

Сбор данных об окружающей среде — это только полдела. Проблема заключается в обработке данных и использовании их для принятия роботом решения. Многие исследователи заставляют своих роботов перемещаться, используя предустановленные карты или строя карты «на лету». В робототехнике, это известно как SLAM (simultaneous localization and mapping) - одновременная локализация и картирование. Картирование описывает, как робот преобразует информацию, собранную с датчиков в единую карту. Локализация описывает, как робот позиционирует себя по отношению к этой карте. На практике эти два процесса должны идти параллельно, создавая известную проблему «курицы и яйца», но исследователи сумели преодолеть это разногласие, применяя все более мощные компьютеры и передовые алгоритмы для вычисления позиции, основанной на вероятности.