Algorithmus Könnte Verhindern, Dass Autonome Autos Gegen Dinge Stoßen
Algorithmus Könnte Verhindern, Dass Autonome Autos Gegen Dinge Stoßen
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Video: Selbstfahrende Autos: Diese Chancen und Risiken hat autonomes Fahren | beta stories | Doku | BR 2023, Februar
Anonim

Forscher der Northwestern University haben einen Algorithmus entwickelt, der verhindert, dass Roboter aneinander stoßen. Das Programm könnte autonomen Autos helfen, Staus zu vermeiden und automatisierte Lager effizienter zu machen. Hier ist die Zusammenfassung der Studie, die am 17. Februar in der Zeitschrift IEEE Transactions on Robotics veröffentlicht wurde.

Die Aufgabe der Formbildung in Roboterschwärmen kann oft auf zwei Aufgaben reduziert werden – jedem Roboter Zielpositionen zuordnen und einen kollisionsfreien Weg zu diesem Ziel schaffen. In diesem Artikel stellen wir einen verteilten Algorithmus vor, der diese Aufgaben gleichzeitig löst und es einem Roboterschwarm ermöglicht, sich schnell und kollisionsfrei zu bewegen und eine Form zu formen. Ein Benutzer kann eine gewünschte Form als Bild spezifizieren, dieses an einen Schwarm von identisch programmierten Robotern senden, und der Schwarm wird alle Roboter zu Zielpositionen innerhalb der gewünschten Form bewegen. Dieser Algorithmus wurde an einem Schwarm von bis zu 1024 simulierten Robotern und einem Schwarm von 100 echten Robotern ausgeführt und zeigt, dass er zuverlässig auf alle Roboter konvergiert, die die Form formen.

Schwärmender Roboter-Algorithmus
Schwärmender Roboter-Algorithmus

„Damit selbstfahrende Fahrzeuge zum Alltag werden, müssen sie sich sicher und fehlerfrei gegenseitig navigieren, ohne zu kollidieren oder unnötige Staus zu verursachen“, so die Forscher. „Um dies zu ermöglichen, haben [wir] den ersten dezentralen Algorithmus mit kollisions- und festklemmfreier Garantie entwickelt.“

Der Algorithmus wurde in einer Simulation von 1.024 Robotern und einem Schwarm von 100 realen Robotern im Labor erfolgreich getestet. Die Roboter konvergierten zuverlässig, sicher und effizient in weniger als einer Minute, um eine vorgegebene Form zu bilden. Schauen Sie sich das Video unten an, in dem die Roboter die Buchstaben NU bilden, um ihr Können zu feiern.

„Wenn man viele autonome Fahrzeuge auf der Straße hat, möchte man nicht, dass sie miteinander kollidieren oder in einer Sackgasse stecken“, sagt der leitende Forscher Michael Rubenstein. „Indem wir verstehen, wie wir unsere Schwarmroboter steuern, um Formen zu formen, können wir verstehen, wie wir Flotten autonomer Fahrzeuge steuern können, wenn sie miteinander interagieren.“

Der Vorteil eines Schwarms kleiner Roboter statt eines großen Roboters oder eines Schwarms mit einem Leitroboter ist das Fehlen einer zentralen Steuerung – die schnell zu einer zentralen Fehlerquelle werden kann. „Wenn das System zentralisiert ist und ein Roboter nicht mehr funktioniert, dann fällt das gesamte System aus. In einem dezentralisierten System gibt es keinen Anführer, der allen anderen Robotern sagt, was sie tun sollen. Jeder Roboter trifft seine eigenen Entscheidungen. Wenn ein Roboter in einem Schwarm ausfällt, kann der Schwarm die Aufgabe immer noch erfüllen “, sagt Rubenstein.

Der Algorithmus betrachtet den Boden unter den Robotern als Gitter. Durch die Verwendung einer GPS-ähnlichen Technologie weiß jeder Roboter, wo er auf dem Raster steht. Bevor er eine Entscheidung trifft, wohin er sich bewegen soll, verwendet jeder Roboter Sensoren, um mit seinen Nachbarn zu kommunizieren und festzustellen, ob benachbarte Plätze innerhalb des Rasters frei oder besetzt sind oder nicht. „Die Roboter weigern sich, sich zu einer Stelle zu bewegen, bis diese Stelle frei ist und bis sie wissen, dass sich keine anderen Roboter zu derselben Stelle bewegen“, sagt Rubenstein. "Sie sind vorsichtig und reservieren im Voraus einen Platz."

Der Algorithmus begrenzt, wie weit jeder Roboter mit anderen Robotern kommunizieren kann. „Jeder Roboter kann nur drei oder vier seiner nächsten Nachbarn wahrnehmen“, erklärt Rubenstein. „Sie können nicht über den gesamten Schwarm hinwegsehen, was die Skalierung des Systems erleichtert. Die Roboter interagieren lokal, um Entscheidungen ohne globale Informationen zu treffen.“

Mit dem Algorithmus können sich 100 Roboter koordinieren, um innerhalb einer Minute eine Form zu formen. Bei einigen früheren Ansätzen konnte derselbe Vorgang bis zu einer Stunde dauern. Rubenstein stellt sich vor, dass sein Algorithmus in Flotten fahrerloser Autos und in automatisierten Lagern eingesetzt werden könnte.

„Große Unternehmen haben Lagerhallen mit Hunderten von Robotern, die ähnliche Aufgaben erledigen wie unsere Roboter im Labor“, sagt er. „Sie müssen sicherstellen, dass ihre Roboter nicht kollidieren, sondern sich so schnell wie möglich bewegen, um die Stelle zu erreichen, an der sie einem Menschen schließlich ein Objekt geben.“

Das Prinzip beruht darauf, dass die Roboter über ein drahtloses Netzwerk miteinander verbunden sind, anstatt Radar, Kameras und Ultraschallsensoren zu verwenden, wie es die meisten selbstfahrenden Systeme heute tun. Vernetzte Autos können auch an Verkehrsampeln angeschlossen werden, um den Verkehrsfluss an Orten zu beschleunigen, an denen Staus ein häufiges Problem sind. Vielleicht könnte ein solcher Algorithmus früher als erwartet autonome Autos der Stufe 5 machbar machen.

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