Создан новый алгоритм для оптимизации маршрутов полёта беспилотных
аппаратов в трёхмерном пространстве и с большим количеством препятствий.
Об этом сообщила пресс-служба Московского Физтеха (МФТИ).
По словам разработчиков, первые тесты разработки, получившей название
POLAMP, показали её эффективность: беспилотникам требовалось меньше
примеров для генерации плана движения по сравнению с другими
алгоритмами. В тестовой среде с 50 препятствиями алгоритм выбирал
оптимальный маршрут с вероятностью 92%, в то время как большинство его
конкурентов выбирали самый лучшие маршруты лишь в единичных случаях.
Алгоритм POLAMP объединяет глобальное и локальное планирование,
используемые для создания маршрутов роботов, и основан на технологии
обучения с подкреплением. Учёные также разработали трехэтапный подход
обучения системы искусственного интеллекта, начиная с движения в
открытом пространстве и постепенного перехода к средам с неподвижными и
движущимися препятствиями. Это позволило улучшить качество работы
алгоритма и сократить время его обучения.
Фото: freepik