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.
Неприятный запах воды и воздуха в последние дни в Тюмени связан прежде всего с активным…
Последние несколько часов непосредственно перед рассветом будут наилучшим временем наблюдения яркого звездопада Южные дельта-Аквариды, который…
Второй пик активности так называемых иксодовых клещей в Москве и Московской области приходится традиционно на…
Землетрясение на японском острове Кюсю, случившееся 28 июля с мощной магнитудой 7,1, по своему механизму…
Европейские и бразильские археологи обнаружили недавно в штатах Акри и Амазонас в Бразилии около четырех…
Россиянам придется привыкать к нестандартной для сезона погоде - аномальная жара или мощные снегопады будут…