Robot Swarm Hỗ Trợ Xe Tự Lái Tránh Va Chạm

Ưu tiên hàng đầu của các công ty phát triển xe tự lái là đảm bảo chúng có thể điều hướng an toàn và tránh va chạm hoặc gây ra ùn tắc giao thông. Đại học Northwestern đã đưa thực tế này gần hơn với sự phát triển của thuật toán phi tập trung đầu tiên với bảo đảm không va chạm và không bị kẹt.

Thuật toán này đã được các nhà nghiên cứu thử nghiệm trong một mô phỏng của 1.024 robot, cũng như một đàn 100 robot thực trong phòng thí nghiệm. Trong vòng một phút, các robot đã có thể hội tụ đáng tin cậy, an toàn và hiệu quả để tạo thành một hình dạng đã định trước trong vòng một phút.

Michael Rubenstein của Northwestern đã dẫn đầu nghiên cứu này. Ông là giáo sư Lisa Wissner-Slivka và Benjamin Slivka về Khoa học Máy tính tại Trường Kỹ thuật McCormick của Northwestern.

“Nếu bạn có nhiều phương tiện tự lái trên đường, bạn không muốn chúng va chạm với nhau hoặc bị kẹt trong tình trạng bế tắc,” Rubenstein nói. “Bằng cách hiểu cách kiểm soát đàn robot của chúng tôi để tạo thành hình dạng, chúng tôi có thể hiểu cách kiểm soát các đội xe tự lái khi chúng tương tác với nhau.”

Bài báo này sẽ được xuất bản trên tạp chí IEEE Transactions on Robotics vào cuối tháng này.

Có lợi thế khi sử dụng một đàn robot nhỏ so với một robot lớn hoặc một đàn do một robot dẫn đầu; đó là sự thiếu kiểm soát tập trung. Kiểm soát tập trung có thể trở thành một lý do chính cho sự thất bại, và thuật toán phi tập trung của Rubenstein hoạt động như một biện pháp an toàn.

“Nếu hệ thống là tập trung và một robot ngừng hoạt động, thì toàn bộ hệ thống sẽ thất bại,” Rubenstein nói. “Trong một hệ thống phi tập trung, không có người lãnh đạo nào chỉ đạo tất cả các robot khác làm gì. Mỗi robot đưa ra quyết định của riêng mình. Nếu một robot thất bại trong một đàn, đàn vẫn có thể hoàn thành nhiệm vụ.”

Để tránh va chạm và ùn tắc, các robot phối hợp với nhau. Mặt đất dưới các robot hoạt động như một lưới cho thuật toán, và mỗi robot biết vị trí của nó trên lưới nhờ công nghệ tương tự như GPS.

Trước khi di chuyển từ một điểm đến một điểm khác, mỗi robot dựa vào cảm biến để giao tiếp với các robot khác. Bằng cách này, nó có thể xác định liệu các không gian khác trên lưới có trống hay bị chiếm đóng.

“Các robot từ chối di chuyển đến một điểm cho đến khi điểm đó được giải phóng và cho đến khi chúng biết rằng không có robot nào khác di chuyển đến cùng một điểm,” Rubenstein nói. “Họ cẩn thận và đặt trước một không gian.”

Các robot có thể giao tiếp với nhau để tạo thành hình dạng, và điều này có thể xảy ra do sự “mù” gần của các robot.

“Mỗi robot chỉ có thể cảm nhận được ba hoặc bốn láng giềng gần nhất,” Rubenstein giải thích. “Họ không thể nhìn thấy toàn bộ đàn, điều này làm cho hệ thống dễ mở rộng hơn. Các robot tương tác cục bộ để đưa ra quyết định mà không cần thông tin toàn cầu.”

100 robot có thể phối hợp để tạo thành hình dạng trong vòng một phút, so với một giờ trong một số phương pháp trước đó. Rubenstein muốn thuật toán của mình được sử dụng trong cả xe tự lái và nhà kho tự động.

“Các công ty lớn có nhà kho với hàng trăm robot thực hiện các nhiệm vụ tương tự như những gì các robot của chúng tôi làm trong phòng thí nghiệm,” ông nói. “Họ cần đảm bảo rằng các robot của họ không va chạm nhưng di chuyển càng nhanh càng tốt để đến điểm nơi họ cuối cùng sẽ đưa một vật thể cho con người.”