Инженеры Университета Карнеги — Меллона (Carnegie Mellon University, Питтсбург, США) представили новые исследования в сфере робототехники. Совместно со специалистами Facebook AI Research (FAIR) ученые разработали семантическую навигацию (semantic navigation). Ее суть заключается в помощи роботам в ориентации в пространстве по знакомым объектам.
Система SemExp использует машинное обучение для совершенствования системы распознавания объектов. К примеру, робот с помощью новой технологии способен отличить журнальный столик от кухонного стола и, таким образом, делать какие-либо выводы относительно помещений. Подобный «здравый смысл (common sense)» – это метод, направленный на формирование у робота самостоятельной системы принятия решений в незнакомой обстановке без необходимости запоминать местоположение объектов.
«Common sense подскажет роботу, что холодильник размещается на кухне, а не в ванной. Традиционные навигационные системы для роботов рассчитаны на доскональном изучении помещений и создании карты препятствий. В итоге робот достигнет конечной точки, но не факт, что маршрут будет простым», – рассказала аспирантка Университета Карнеги Меллона по направлению «Машинное обучение» Девендра С. Чапло (Devendra S. Chaplot).
Примечательно, что SemExp обошла разработку Samsung и заняла первое место на конкурсе Habitat ObjectNav Challenge 2020. Создание SemExp – это не первая попытка применить семантическую навигацию в робототехнике. Но прошедшие испытания были зависимы от необходимости запоминать местоположение объектов в определенных зонах. Сейчас же это делать не обязательно.
Разработка пригодится для роботов-помощников, уверены ученые.