Роботы на службе в армии США
Разные типы роботов подходят для разных миссий. Например, бортовой робот может умело обходить препятствия лучше, чем наземный робот, но у наземного робота может быть больше энергии, чтобы преодолевать большие расстояния. Руководство армии США считает, что следующий этап боевых действий потребует поддержки смешанных команд роботов, которые могут динамически адаптироваться к экологическим вызовам. Но для совместной работы разных типов автономных роботов им нужна основная стратегия, которая сообщает каждому члену команды, как двигаться, планировать и общаться.
Разработка систем управления роботами в армии США
Альянс совместных исследований распределенных и совместных интеллектуальных систем и технологий (DCIST CRA), программа, управляемая Исследовательской лабораторией командования по развитию боевых возможностей армии США, направлена на восполнение этого технологического пробела. Программа DCIST специализируется на исследованиях распределенного интеллекта, гетерогенного группового контроля, адаптивного и устойчивого поведения, а также на междисциплинарных экспериментах, которые включают аспекты всех трех областей исследований. Учитывая огромный размер и масштаб программы, совместный прогресс, достигнутый в рамках альянса совместных исследований, может значительно ускорить темпы достижения армии технологического превосходства на поле боя будущего.
Баланс энергии и производительности
Для выполнения важных армейских миссий автономным командам роботов нужна стратегия, которая максимизирует возможности каждого члена роя, не тратя энергию или время на ненужные действия.
Централизованный подход может предложить большую степень контроля над роем роботов, но наличие одной командной станции, управляющей поведением роботов, делает операцию уязвимой для единой точки отказа. Распределенный подход, при котором каждый робот планирует свои собственные движения, демонстрирует большую устойчивость к таким рискам, но полное отсутствие координации приведет к избыточным движениям, истощающим ресурсы команды.
Финансирование армии США в вопросах робототехники
В 2014 году Министерство обороны США финансировало исследователей из ведущих университетов для создания нового типа стратегии сбора информации, которая позволяет автономным роботам принимать разумные решения в долгосрочной перспективе, а не гоняться за краткосрочными выгодами. В ответ на этот вызов Паппас и его команда изначально разработали новый подход в форме алгоритма спуска по координатам, при котором роботы планируют свои действия по одному.
При таком подходе первый робот планирует собственное движение, чтобы минимизировать неопределенность со своей точки зрения, а затем делится этой информацией со вторым роботом в команде. Второй робот принимает во внимание планы первого робота, когда строит свои собственные планы, что гарантирует, что второй робот не пойдет в том же направлении, что и первый робот. Затем второй робот передает информацию третьему роботу, который принимает во внимание то, что планируют делать первые два.
«Это называется« координата », потому что каждый робот похож на разные координаты, а мы« спускаемся », потому что минимизируем неопределенность, работая с одним роботом за раз», — сказал Николай Атанасов, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники. в Калифорнийском университете в Сан-Диего и главный исследователь программы DCIST. «И что интересно в этом алгоритме, так это то, что мы можем доказать, что такой вид децентрализованного планирования будет выполнять не менее 50%, а также обеспечивает оптимальную централизованную производительность даже в наихудшем сценарии».
Читайте раздел нашего сайта — ВООРУЖЕННЫЕ СИЛЫ!