Мы продолжаем серию тематических подборок новостей. Предыдущие выпуски, напомним, были посвящены продуктам ИИ-ГИППОКРАТ и TITANIS. Сегодня мы хотим затронуть такую актуальную область научной деятельности как системы навигации беспилотных транспортных средств. Не секрет, что последние несколько лет сотрудники сразу двух отделов Института проблем искусственного интеллекта бьются над этой задачей на земле и в воздухе. В то время, как половина 71-го отдела поглощена обучением мобильных роботов (проекты Геннадия Осипова (ссылка), Александра Панова (ссылка), Юлии Белинской (ссылка) и других), Вячеслав и Михаил Хачумовы мобилизовали команду Лаборатории интеллектуального управления ИПС им. А. К. Айламазяна на борьбу с пожарами и другими бедствиями при помощи беспилотников.
Конференция
Проблеме уделили внимание и на международной научно-технической конференции «Электротехнические комплексы и системы» UralCon 2023, организованной Южно-Уральской группой Института инженеров электротехники и электроники у берегов чудо-озера Банное 29 сентября — 1 октября. Доклад «Элементы технологии интеллектуально-геометрического управления беспилотными летательными аппаратами» (ссылка) подвёл промежуточные итоги многолетних изысканий 75 отдела для таких проектов как «Разработка методов и моделей интеллектуально-геометрического управления автономными летательными аппаратами в условиях возмущенной воздушной среды» (ссылка) и «Создание моделей и методов интеллектуально-геометрического управления робототехническими системами в недетерминированной среде на основе обработки многомодальной слабоструктурированной информации, представления и автоматического пополнения знаний бортовых решателей» (ссылка).
Публикации
В рамках последнего, кстати, выполнена и публикация «Система мультимодального управления и визуализации полёта беспилотного летательного аппарата» (ссылка) в свежем номере «Авиакосмического приборостроения». Группа учёных представила программный комплекс для квадрокоптера и задейстованные ими искусственные сети глубокого обучения, способные генерировать и распознавать голосовые и даже жестовые команды. Кроме того, приведены результаты имитации полёта с отработкой различных команд и заданий.
С небес на землю спускают нас Степан Дергачёв, Кирилл Муравьёв, Александр Панов и их коллеги из МФТИ, авторы другой статьи «Локальное планирование траектории колёсного робота в ограниченной среде на основе модельного прогнозирующего управления» (ссылка) в журнале «Робототехника и техническая кибернетика» за сентябрь. В ней описан подход на основе численного решения задачи, реализованный в виде программного модуля локального планирования коллаборативной робототехнической платформы, а также эксперименты с участием знакомого нам чертяки Хаски. Этот труд поддержал Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации грантом № 70-2021-00138 «Разработка системы управления беспилотного роботизированного транспортного средства».
Исследования
Напоследок нельзя не упомянуть об исследованиях в недавно открытом разделе сайта ИПИИ «Продукты». Это, во-первых, «Генерализация, память и трансформерные модели в обучении с подкреплением» (ссылка) — обобщённый опыт сотрудников 71 отдела в области навигации агентов в онлайне и оффлайне, где особое внимание уделено использованию отдельных блоков памяти и применению современных трансформерных архитектур. И, во-вторых, «Модель среды для актора и критика в обучении с подкреплением» (ссылка) — новый подход к интеграции модели TreeQN в архитектуры семейства актор-критик для оценки полезности действий Леонида Угадярова и Александра Панова, с экспериментами в средах Pong и Crafter. Презентации обоих исследований красиво оформлены и доступны в формате PDF. Приятного чтения!
Cсылки по теме: