Исследователи из Google DeepMind, Intrinsic и Университетского колледжа Лондона предложили новый подход к координации действий промышленных роботов, устраняющий прежние трудности при их совместной работе.
Разработанная ими система RoboBallet показала высокий уровень эффективности в лабораторных условиях, справляясь с построением траекторий для нескольких машин за секунды и снижая риск столкновений до минимума.
На данный момент на производстве используется более 4,3 млн роботов, и их развёртывание требует значительных затрат. Обычно траектории каждого из них рассчитываются вручную, а при совместной работе нескольких машин возрастает вероятность ошибок, что влечёт за собой простой и потерю производительности. По словам экспертов, сложно грамотно распределить задачи в условиях ограниченного пространства, где каждый манёвр может повлиять на остальных участников процесса.
Созданный метод основывается на применении графовых нейросетей. При этом сами машины, их задачи и возможные препятствия рассматриваются как вершины и связи в графе. Система проходит обучение в цифровой среде, где воспроизводятся млн различных ситуаций, позволяющих модели выработать устойчивые схемы координации.
При внедрении требуется лишь CAD-представление и общая формулировка цели — вмешательство человека на этапе программирования исключено.
Тестирование RoboBallet дало обнадёживающие результаты. Система уверенно планировала движение восьми роботов в одном пространстве без конфликтов, причём затраты времени оказались существенно ниже, чем при использовании традиционного ПО. При удвоении числа машин скорость выполнения задач увеличивалась, в среднем сокращая продолжительность операций на 60%. Сами траектории стали на 25% эффективнее по сравнению с классическим планированием.
Одним из решающих преимуществ стало то, что RoboBallet может брать на себя выполнение сразу нескольких задач, определяя порядок операций самостоятельно. Нет необходимости прописывать сценарии вручную или вручную корректировать маршруты. Модель анализирует условия, принимает решения и адаптируется к изменениям на лету — без повторного обучения.
Intrinsic, принимавшая участие в проекте, была основана в 2021 году как дочерняя структура Alphabet X. Уже в следующем году компания приобрела Open Source Robotics Corp., известную по операционной системе ROS, используемой в множестве робототехнических разработок. В центре внимания Intrinsic остаётся идея упростить программирование промышленных роботов, сделав их доступными для быстрого внедрения на производстве.
Ещё по теме: