Представьте город будущего: сотни роботов-такси, дроны-курьеры, автоматизированные грузовики. Централизованный сервер раздает задачи и следит за всем трафиком — но что будет, если связь пропадет, сервер перегрузится или задержки сделают решения бесполезными? В реальной жизни это не абстракция: потеря канала означает простаивающие машины, сорванные доставки и риски для безопасности. Команда проекта «КоРоб» (НИУ «МЭИ») приехала в Сириус, чтобы проверить иную модель — рой роботов, который распределяет задачи сам, без «капитана» в центре.
Решение — подход и идея проекта
Идея простая по формулировке и сложная по реализации: дать роботам механизм локального взаимодействия, чтобы они сами договаривались, кто и какую задачу берёт. В качестве рабочего сценария выбрали робо-такси: задача понятна и репрезентативна — есть точки посадки и высадки, есть время реакции и геометрия пути. Вместо постоянной поддержки со стороны сервера роботы инициируют «аукцион» — ближайший свободный исполнитель «ставит» минимальную цену и получает задание. Такой подход снижает нагрузку на сеть и делает систему живучей при потере связи с облаком.
Методы — что собирали и как учили роботов думать в паре
На смене работали четыре колёсных робота. Аппаратная база — Raspberry Pi 4 для вычислений, ESP32 для локальной связи (ESP-MESH), набор датчиков: энкодеры, инерциальный блок (IMU), камера; для локальной навигации использовали ПИРС — систему сверхширокополосного позиционирования. Школьники прошли ступени от сборки шасси до написания распределенного ПО:
- собрали и доработали конструкции (крепления, бамперы, места для антенн);
- научили роботов позиционироваться по собственным датчикам и по ПИРС;
- реализовали обмен статусами по mesh-сети;
- написали и оттестировали алгоритм аукциона для распределения задач;
- отрабатывали отказоустойчивость — отключение узлов, помехи, изменение маршрутов.
В процессе использовались инструменты ROS2, работа с BLE/ESP-MESH и базовые методы фильтрации данных — всё то, что нужно, чтобы проект не остался в бумажной теории.
Испытание — как проверяли работоспособность
Тесты шли в несколько этапов: от отдельных прогонов навигации до полной демонстрации роя. Роботы в условиях демонстратора:
- инициировали аукцион при поступлении задания;
- корректно выбирали ближайшего исполнителя по критериям расстояния и доступности;
- выполняли маршрут с учётом локальной навигации;
- сохраняли работоспособность при отключении части узлов.
Результаты показали: подход работает как прототип — не коммерческое решение «из коробки», но рабочая учебная платформа, подтверждающая идею децентрализации.
Победы и неожиданные находки
Школьники привнесли полезные инженерные улучшения: надежные крепления модулей, оптимизации обмена сообщениями в mesh и локальные приемы фильтрации сенсорных данных. Внезапно удачные решения по уменьшению задержек и повышению стабильности сети оформились в дорожные карты для дальнейшей разработки.
Где это пригодится
Разработанная в «КоРоб» логика полезна в трех направлениях: робо-такси и доставка в условиях плохой связи, распределённая логистика на складских площадках и автономные роевые системы в городской среде. Полученные наработки планируется интегрировать в исследования МЭИ по мультиагентному взаимодействию и в проекты, где требуется масштабируемая и отказоустойчивая коммуникация между платформами разной кинематики (наземные, воздушные, морские).
Мнение инженера
«Мы хотели показать, что роботы могут договариваться локально и не зависеть от одной точки отказа. Это снижает требования к инфраструктуре и открывает новые сценарии применения роевых технологий», — объясняет Андрей Разорвин, руководитель разработки.
Что будут делать дальше
Платформа рабочая, но требует масштабирования: улучшить устойчивость UWB/локальной навигации, повысить масштабируемость mesh-топологий и проверить алгоритмы на большем числе агентов. При следующем запуске в Сириусе полезно дать участникам больше времени на отладку сетевой архитектуры и ROS2 — в этом кроется реальный прирост качества.
«КоРоб» — инженерная мастерская: школьники собрали, написали, оттестировали и защитили идею, которая теперь пойдет дальше в исследования и образовательные проекты. Хороший пример: дать ребятам задачу — получить работающий прототип и идею, которую можно масштабировать.
Проект реализуют сотрудники кафедры РТС Института радиотехники и электроники НИУ «МЭИ».