Специалисты МФТИ, Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН и Научно-исследовательского института AIRI предложили новый метод картографирования местности роботами PRISM-TopoMap (Place Recognition and Integrated Scan Matching for Topological Mapping). Робот для ориентации в пространстве вместо глобальных систем позиционирования запоминает основные ориентиры и связи между ними. Как утверждают ученые, этот метод значительно дешевле и эффективнее аналогов.

Для ориентирования используется улучшенный алгоритм распознавания: он анализирует изображения с камер и данные с лидара. Алгоритм позволяет опознавать местность даже при смене освещения и ракурса. Робот сопоставляет новые данные о локации с тем, что ему уже известно, строит схему узлов и связей и добавляет информацию на карту. Все это может происходить во время движения устройства.

Метод PRISM-TopoMap протестировали в пяти больших помещениях в компьютерной симуляции и на реальном колесном роботе. По словам инженеров, устройство строило точные и связные карты-схемы даже при наличии погрешностей измерений датчиков.

Новый подход можно использовать там, где глобальные системы позиционирования недоступны. Например, в закрытых помещениях или при исследовании других планет. В будущем инженеры планируют научить систему понимать тип и назначение помещения. Благодаря этому можно будет выполнять навигационные задачи, включая автоматизированную доставку между зданиями.

В декабре 2024 года МФТИ и AIRI представили алгоритм POLAMP для планирования маршрута роботов-доставщиков. Он строит оптимальный путь для ровера от заданной начальной точки к конечной в среде с различными препятствиями.