听说过4D地图吗？这个算法可以帮助机器人避开移动障碍物

   <p style="text-align:center"><img alt="听说过4D地图吗？它可以帮助机器人绕开移动障碍物" src="https://simg.open-open.com/show/00708b8edee4f8e2890062bf769c25c4.jpg" /></p>    <p>4 月 23 日消息，据外电报道，让机器人避开固定障碍物（如墙壁或家具）是一回事，但是防止机器人撞上移动障碍物则又是另一回事了，而且要困难得多。在周四，麻省理工学院宣布了一个新算法，这个算法可以帮助机器人避开移动障碍物。</p>    <p>麻省理工学院的研究人员试图让一群机器人协同工作。因此，它为这群机器人提供的新算法可以采用“中央集权”的方法，也可以采用“地方分权”的方法。在前面一种情况下，其中一个机器人负责决策和指挥整个团队；在后面一种情况下，每个机器人自行决策。后面一种方法更利于纳入每个机器人观察的数据，但是它更为复杂，因为每个机器人都必须猜测其他机器人的下一步行动。</p>    <p>麻省理工学院的新算法采取了“地方分权”的方法，不仅考虑了固定障碍物的情况，也考虑到了移动障碍物的情形。每个机器人利用自己的观察实时绘制出没有障碍物的区间，然后将这个地图传递给最近的机器人。当下一个机器人接到这个地图的时候，它就会计算这个地图与其自己绘制的地图交叉的部分，然后将它再传给下一个最近的机器人。</p>    <p>由于每个机器人只与它最近的邻居交流，因此它们交流所需要的带宽就大大减少了，尤其是在有很多机器人的情况下。每个机器人最终将会绘制出一张地图，它们最终将会反映出整个团队察觉到的所有障碍物。</p>    <p>这个算法考虑到了移动障碍物，它将时间作为了第四个维度。加上时间这个维度，这个新算法描述了在几秒的时间内 3D 地图将如何随着障碍物位置的变化而变化。</p>    <p>麻省理工学院的研究人员后来又添加了几队迷你直升机来做实验。这次，他们的算法采用了“中央集权”的方法，但是允许在必要的时候出现小小的变化。</p>    <p>“实验结果非常令人兴奋，因为它包含有很多富有挑战性的目标。”麻省理工学院电气工程和电脑科学系的教授、电脑科学和人工智能实验室的负责人丹妮拉·鲁斯（Daniela Rus）说，“你的机器人团队既有它们自己的小团体目标，即保持阵型；又有我们赋予它们的大目标，即我们需要它们到哪里去或按照怎样的路径前进。它们运行的环境里既包括固定障碍物，又包括移动障碍物。你要保证它们完成所有这些目标。”</p>    <p>每个机器人每秒都会更新好几次地图，计算自己的行进路径，以最大程度地达成小团队目标和大目标。</p>    <p>为了模拟人类和机器人分工合作的情形，研究人员还测试了针对滑轮机器人的算法。该算法的目的就是让这些在地面行走的机器人合作，将一个物体从一个有人走来走去的房间里的这一端拖到另一端。</p>    <p>在下个月的国际机器人和自动化大会（International Conference on Robotics and Automation）上，麻省理工学院的研究人员将会展示这个新的算法。</p>    <p>来自: <a href="/misc/goto?guid=4958990058308361732" id="link_source2">腾讯科技</a></p>