Ученые Института ИИ МФТИ представили систему локализации роботов MSSPlace. Она объединяет данные камер, лидаров и семантических карт. Благодаря такому подходу робот может распознавать места и определять свое положение при любой погоде и освещении. Разработка рассчитана на адаптивные дроны, беспилотные автомобили, роботов‑уборщиков и курьеров, которым нужно быстро ориентироваться в меняющейся среде. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access.
Обычные навигационные системы обычно полагаются на один тип сенсоров. Камеры помогают распознавать сцену, но не дают точных расстояний. Лидары, наоборот, строят 3D‑карту пространства, однако плохо различают объекты. В результате робот может «потеряться» даже там, где уже бывал, если изменились освещение, погода или расположение предметов.
В архитектуре MSSPlace данные обрабатываются по другой схеме. Отдельные модули независимо анализируют информацию с нескольких камер и лидаров, а также семантические маски и текстовые аннотации наблюдаемых сцен. Затем формируется единый дескриптор, компактное цифровое описание места. Перемещаясь, робот постепенно собирает базу таких дескрипторов для уже посещенных локаций.
Ключевые факты
В Институте ИИ МФТИ разработана система локализации роботов MSSPlace, объединяющая данные камер, лидаров и семантических карт.
Исследование системы MSSPlace опубликовано в журнале IEEE Access.
Архитектура MSSPlace использует отдельные модули для независимого анализа данных с нескольких камер, лидаров, а также семантических масок и текстовых аннотаций наблюдаемых сцен.
Система формирует единый дескриптор, компактное цифровое описание места, а робот по мере движения накапливает базу таких дескрипторов для посещенных локаций.