Новости науки: ученые Пермского Политеха приступили к созданию робота, который будет следить за городским освещением
Разработчики Пермского Политеха создают систему управления роботом, который будет заменять неработающие светильники. Ориентироваться в пространстве роботу помогут алгоритмы машинного обучения и нейронные сети.
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 в условиях различной видимости, на разных фонах и в ситуации, когда объект чем-либо заслонен. О разработке ученые рассказали на международной конференции International Conference on Applied Innovation in IT.
«Сейчас светильники на улицах меняют на высоте от 8 до 15 м. При этом работы проводят при наличии осадков, ветра или низких температур. Из-за замены светильника транспортная сеть становится более загруженной. Один робототехнический комплекс позволит заменить несколько бригад, которые обслуживают освещение», – рассказывает один из разработчиков, магистрант электротехнического факультета Пермского Политеха Павел Сливницин.
Робокомплекс доставляют 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, и замена светильника станет однотипной операцией. Робот будет выполнять ее в автоматическом режиме.
По словам разработчиков, в современных условиях, когда интеллектуальные устройства «выходят» из промышленных цехов на улицу, им важно уметь самостоятельно собирать и обрабатывать информацию. Расположение объектов в реальном мире может меняться, поэтому роботы должны не только работать по инструкции, но и уметь действовать в нештатных ситуациях.
Ученые обучили искусственный интеллект на отдельном сервере. Обучение нейронной сети пермские разработчики провели с помощью 250 фотографий фонарей в «знакомых» для робота ракурсах. Подборку в дальнейшем можно пополнять новыми фото, которые собирает робокомплекс. Устройство работает эффективно даже на вычислительных ресурсах с небольшой мощностью.
Источник: https://scientificrussia.ru/