27 августа 2020, 12:35
2 мин.

Нейросети помогут следящему за городским освещением роботу ориентироваться

Нейросети помогут следящему за городским освещением роботу ориентироваться

Max Pixel

Исследователи из Пермского политехнического университета разработали систему управления роботом, который будет заменять неработающие светильники. Ориентироваться в пространстве ему помогут алгоритмы машинного обучения и нейронные сети. О разработке ученые рассказали на международной конференции International Conference on Applied Innovation in IT.

Чтобы «научить» робокомплекс ориентироваться в городе и взаимодействовать с объектами реального мира, ученые разработали для него алгоритм работы. Искусственный интеллект распознает фонарь на изображении, которое делает видеокамера робота, и направляет его манипулятор для замены светильника. Алгоритмы и нейронные сети позволяют роботу решать эти задачи даже условиях ограниченной видимости.

«Работы по замене светильников на улице проводят на высоте 8 – 15 метров при наличии осадков, ветра или низких температур. Кроме того во время этих процедур транспортная сеть становится более загруженной. Специалисты не могут провести полную диагностику неисправностей, так как работают в неудобном положении и ограничены во времени и инструментах. Один робототехнический комплекс позволит заменить несколько бригад, которые обслуживают освещение, — рассказывает один из разработчиков, магистрант электротехнического факультета Пермского Политеха Павел Сливницин.

В современных условиях, интеллектуальным устройствам важно уметь самостоятельно собирать и обрабатывать информацию. Роботы на производстве ориентируются в пространстве с помощью заранее определенных карт или радиометок. В реальном мире эти технологии становятся дорогостоящим. Невозможно оборудовать метками все объекты и поддерживать карты внешней среды в актуальном состоянии. В качестве решения данной проблемы разработчики предложили использовать нейронные сети и методы машинного обучения, чтобы научить робота распознавать сложные объекты в режиме реального времени. По фото или видео он классифицирует светильники и на основе этого принимает решения. Обучения нейронной сети разработчики провели с помощью 250 фотографий фонарей в «знакомых» для робота ракурсах. Подборку в дальнейшем можно будет пополнять новыми фото, которые собирает робокомплекс. Устройство работает эффективно даже на вычислительных ресурсах с небольшой мощностью.

Структура работы робототехнического комплекса

Структура работы робототехнического комплекса

Пермский политехнический университет

Робокомплекс будет транспортироваться до фонаря на автомобиле, которым может управлять и искусственный интеллект. Чтобы робот мог выполнить работу, у светильника должен быть универсальный разъем, крепление позволит быстро его снимать и устанавливать. Таким образом замена светильников станет однотипной операцией, и роботы смогут выполнять ее в автоматическом режиме.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.