Представители научно-образовательной школы МГУ «Мозг когнитивные системы, искусственный интеллект» разработали новый подход для повышения скорости передвижения роботов в мультиагентных группах.
Они использовали методы машинного обучения и нейронных сетей для создания модели, которая сохраняет структуру группы при движении. Модель основана на трех принципах: отталкивания, выравнивания скорости и притяжения, которые позволяют агентам избегать столкновений, двигаться равномерно и сохранять формацию.
Этот подход позволяет роботам достигать целевой точки без потерь во времени и эффективности перемещения. Результаты эксперимента показали, что роботы могут сохранять требуемый размер формации при любых изменениях окружающей среды. Об этом сообщает пресс-служба МГУ.
Перед экспериментом все роботы обучались работать вместе с помощью условного координационного центра, который собирал информацию о перемещениях, корректировал силы притяжения-отталкивания агентов и создавал образец взаимодействия для всех роботов группы.
Эта модель может использоваться для статических и динамических формаций, что позволяет роботам эффективно двигаться вместе, сохранять определенную структуру группы и достигать поставленных задач за минимальное время.
Ранее «ЭкоПравда» сообщала, что представлено решение ключевой проблемы теории управления фазовой синхронизацией.
Во Франции фермер нашел на своей территории золотые самородки, общая стоимость которых оценивается в 320…
Государственная Дума РФ 22 мая окончательно приняла закон, запрещающий продажу энергетиков детям. Нарушителям грозят штрафы…
На прошлой неделе цены на овощи в среднем снизились на 1,1%, но некоторые позиции существенно…
Продуманная планировка и надежные инженерные решения должны стать главными кретериями при выборе загородного дома. Об…
В текущем году парламентарии намерены утвердить шесть значимых законопроектов, регулирующих обращение с твердыми коммунальными отходами…
В Красноярском крае следователи возбудили уголовное дело в отношении местного жителя, выбросившего щенка из окна…
