Такое будущее уже не фантастика. Оно становится реальностью благодаря новому открытому фреймворку на основе ROS2, разработанному для масштабируемого, безопасного и интеллектуального взаимодействия между роботами. Исследование, описывающее эту систему, опубликовано в престижном журнале IEEE Access.
Коллективный интеллект: как роботы учатся работать вместе
Ключ к успеху — не в отдельных «умных» роботах, а в совместной интеллектуальной системе, где машины общаются, принимают решения в реальном времени и адаптируются к меняющейся среде. Фреймворк объединяет три ключевые технологии:
1. Автономная навигация в динамической среде
Каждый робот оснащён алгоритмами автономной навигации, аналогичными системам GPS, но адаптированными для сложных, меняющихся условий. Используя симулятор GAZEBO, роботы сначала тренируются в виртуальных мирах, отрабатывая поведение в реальных сценариях.
Если на пути появляется неожиданное препятствие — например, упавший ящик — робот мгновенно перестраивает маршрут, не останавливаясь и не требуя вмешательства оператора.
2. Адаптивное поведение через «деревья поведения»
Система использует поведенческие деревья (behavior trees) — гибкую архитектуру, позволяющую роботам принимать решения пошагово. Например:
- Робот застрял? → Попробовать повернуть.
- Не помогло? → Дать задний ход.
- Всё ещё заблокирован? → Отправить запрос в центральную систему.
Такой подход не только предотвращает аварии, но и обеспечивает масштабируемость — от двух роботов в лаборатории до десятков на производстве.
3. Компьютерное зрение и распределение задач
«Глаза» и «мозг» системы — это сетевые камеры и визуальные маркеры, обеспечивающие точное позиционирование и координацию.
- ArUco-маркеры — маленькие печатные коды, расставленные в помещении, как цифровые маяки.
- Распределённые камеры отслеживают эти маркеры и вычисляют положение каждого робота с точностью до 2,5 см.
Каждый робот ведёт динамически обновляемую внутреннюю карту, позволяя ему понимать, где он находится и куда двигаться.
А система распределения задач работает как умный диспетчер:
Ближайший доступный робот получает задание — как курьер выбирает кратчайший маршрут.
Если один робот выходит из строя — другой автоматически берёт его задачу в течение нескольких секунд.
Тестирование в реальных условиях
Чтобы проверить эффективность системы, исследователи смоделировали сложные сценарии из реальной жизни:
- На складе: роботы перемещали посылки между станциями, отмеченными ArUco-кодами, избегая заторов и оптимизируя поток.
- В ресторане: машины подавали блюда к нужным столам, координируя движения в узких проходах.
- В лаборатории: разнородные роботы — от мобильных платформ до манипуляторов — совместно проводили эксперименты, обмениваясь данными и синхронизируя действия.
Результаты впечатляют:
- Средняя ошибка позиционирования — всего 2,5 см
- Время перераспределения задачи при отказе — менее 10 секунд
- Система стабильно работает как с 5, так и с 15+ роботами
Открытый код — открытое будущее
Фреймворк построен на ROS2 (Robot Operating System 2) — одной из самых распространённых платформ в робототехнике. Благодаря открытому исходному коду, его может использовать любой разработчик или компания, адаптируя под свои нужды:
- Больницы — для доставки лекарств и медицинских образцов
- Логистические центры — для оптимизации перемещения грузов
- Музеи и выставки — для автономных экскурсий
- Производства — для гибкой автоматизации сборочных линий
Кроме того, система снижает зависимость от операторов, освобождая персонал от рутинных задач и позволяя сосредоточиться на стратегических и креативных функциях.
Что это значит для будущего?
Этот проект — не просто улучшение автономности. Это шаг к коллективному искусственному интеллекту, где роботы действуют как единая сеть, обладающая:
- Резервированием (один выходит — другой вступает)
- Самоорганизацией (адаптация к изменениям без перепрограммирования)
- Масштабируемостью (работает на любом уровне сложности)
«Мы больше не строим отдельных умных роботов, — говорит один из разработчиков. — Мы создаём среду, в которой любой робот становится умнее, просто будучи частью системы».
Источник: https://techxplore.com/news/2025-08-robots-brain-revolution-intelligence.html
Если вам понравился материал, кликните значок - вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал - не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
