МГУ: Российские ученые повысили скорость передвижения роботов в мультиагентных группах

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.