AI-modeller og plattformer

Swarm-roboter hjelper selvkjørende biler å unngå kollisjoner

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Det øverste prioriteten for selskaper som utvikler selvkjørende kjøretøy er at de kan navigere trygt og unngå å kollidere eller forårsake trafikkorker. Northwestern University har bragt denne realiteten ett skritt nærmere med utviklingen av den første desentraliserte algoritmen med en kollisjonsfri, låst fri garanti.

Algoritmen ble testet av forskerne i en simulering av 1 024 roboter, samt en sværme av 100 ekte roboter i laboratoriet. Innen ett minutt var robotene i stand til å konvergere trygt, effektivt og pålitelig til å danne en forhåndsbestemt form på under ett minutt.

Northwesterns Michael Rubenstein ledet studien. Han er Lisa Wissner-Slivka og Benjamin Slivka Professor i datavitenskap ved Northwesterns McCormick School of Engineering.

“Hvis du har mange selvstyrte kjøretøy på veien, ønsker du ikke at de kolliderer med hverandre eller blir låst fast i en dødvinkel,” sa Rubenstein. “Ved å forstå hvordan vi kan kontrollere våre sværmerobotene for å danne former, kan vi forstå hvordan vi kan kontrollere flåter av selvstyrte kjøretøy når de samhandler med hverandre.”

Artikkelen skal publiseres i tidsskriftet IEEE Transactions on Robotics senere denne måneden.

Det er en fordel å bruke en sværme av små roboter sammenlignet med én stor robot eller en sværme ledet av én robot; det er mangelen på sentralisert kontroll. Sentralisert kontroll kan bli en stor årsak til feil, og Rubensteins desentraliserte algoritme fungerer som en sikkerhetsmekanisme.

“Hvis systemet er sentralisert og en robot slutter å fungere, så feiler hele systemet,” sa Rubenstein. “I et desentralisert system er det ingen leder som forteller alle andre robotene hva de skal gjøre. Hver robot tar sine egne beslutninger. Hvis en robot feiler i en sværme, kan sværmen likevel fullføre oppgaven.”

For å unngå kollisjoner og køer, koordinerer robotene med hverandre. Bakken under robotene fungerer som en rutenett for algoritmen, og hver robot er klar over sin posisjon på rutenettet takket være teknologi lignende GPS.

Før de flytter seg fra ett sted til et annet, avhenger hver robot av sensorer for å kommunisere med de andre. Ved å gjøre dette, kan den bestemme om andre plasser på rutenettet er ledige eller besatt.

“Robotene nekter å flytte til et sted før stedet er fritt og før de vet at ingen andre roboter flytter til samme sted,” sa Rubenstein. “De er forsiktige og reserverer en plass på forhånd.”

Robotene kan kommunisere med hverandre for å danne en form, og dette er mulig takket være den nærsynte evnen til robotene.

“Hver robot kan bare sanse tre eller fire av sine nærmeste naboer,” forklarte Rubenstein. “De kan ikke se over hele sværmen, noe som gjør det enklere å skalerer systemet. Robotene samhandler lokalt for å ta beslutninger uten global informasjon.”

100 roboter kan koordinere for å danne en form på under ett minutt, sammenlignet med den timen det tok i noen tidligere tilnærminger. Rubenstein ønsker at hans algoritme skal brukes både i selvstyrte kjøretøy og automatiserte lager.

“Store selskaper har lager med hundrevis av roboter som utfører oppgaver lignende det våre robotene gjør i laboratoriet,” sa han. “De må sikre at deres roboter ikke kolliderer, men likevel flytter så raskt som mulig for å nå stedet hvor de til slutt gir et objekt til en menneske.”

Alex McFarland er en AI-journalist og forfatter som utforsker de nyeste utviklingene innen kunstig intelligens. Han har samarbeidet med tallrike AI-startups og publikasjoner verden over.