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
ГОР