Аннотация:
В настоящее время искусственный интеллект и групповая робототехника становятся широко распространенными и используются в гражданских задачах. Основная цель статьи - показать возможность использования знаний о совместном окружении группы роботов при решении задачи навигации путем обеспечения передачи данных между роботами. В методике, представленной в статье, рассматривается комплекс задач, выполнение которых улучшает результаты роботизированной групповой навигации. Исследование затрагивает проблемы робототехнического зрения, планирования путей, хранения и обмена данными. В статье описывается структура лазерной системы технического зрения реального времени как основного инструмента взаимодействия роботов с окружающей. В системе зрения используется принцип динамической триангуляции. В статье приведены примеры полученных данных, методы сохранения разрешающей способности сканирования на расстоянии и контроля скорости. В соответствии с данными, полученными с помощью предоставленной системы зрения, было решено использовать матричный подход для планирования пути роботов, что позволяет решать задачи дискретизации окружения и аппроксимации траектории. Сравниваются два типа структуры сети для передачи данных. Авторы предлагают методологию формирования динамической сети на основе системы смены лидеров. Для апробации теории было разработано программное обеспечение для моделирования группы роботов. Полученные результаты показывают, что обмен знаниями внутри группы может значительно улучшить планирование траекторий движения роботов.
Ключевые слова:группа роботов, планирование путей, система зрения, 3D лазерный сканер, сети, передача данных.