Российские ученые модернизировали работу роботов на складах
Исследователи Института AIRI и НИУ ВШЭ представили алгоритм EPIBT, который позволяет эффективно управлять движением сотен роботов в условиях реального склада или городской логистики так, чтобы они не мешали друг другу.
В современном мире задача координации множества автономных агентов становится критически важной для всех сфер, где используются роботизированные системы - от скорости и согласованности их действий напрямую зависят производительность и безопасность процесса. В работе рассматривался сценарий, приближенный к реальности, в котором роботы постоянно получают новые задания: как только одно задание выполнено, сразу появляется следующее. В рассматриваемой модели движения учитывается не только положение, но и ориентация робота: он может ехать только вперед, а чтобы развернуться, ему нужно повернуться на месте. Алгоритм должен успевать за ограниченное время (менее секунды) выдать следующее действие для всех агентов - как в реальных системах, где нельзя долго ждать создания "идеального" плана.
Часто для таких задач используют алгоритм PIBT - он очень быстрый и гарантирует, что роботы не столкнутся друг с другом, но способен заглянуть только на один шаг вперед. В узких коридорах это приводит к проблемам: роботы с высоким приоритетом могут "выталкивать" остальных или взаимно блокировать друг друга, особенно когда нужно учитывать время, необходимое на повороты.
Предложенный алгоритм EPIBT сохраняет высокую эффективность оригинального подхода, расширяя набор доступных действий. Вместо одиночных шагов он рассматривает короткие последовательности элементарных действий как одну "многодейственную" операцию. Это позволяет ему заглядывать на несколько шагов вперед, не переходя к трудоемкому и долгому полному планированию маршрутов. При этом рассматриваются не все возможные комбинации элементарных действий, а лишь небольшое подмножество, которое позволяет покрыть все возможные последовательности положений работа на выбранном горизонте планирования.
Наибольший эффект эта модификация дает при высокой плотности агентов, то есть в ситуации, когда много роботов одновременно находится в ограниченном пространстве. Возможность оценивать несколько будущих шагов делает их действия более согласованными. В экспериментах алгоритм EPIBT показал лучший результат, то есть позволил системе обработать больше заданий за то же время. Год назад аналогичная задача решалась в рамках международного турнира The League of Robot Runners, где коллектив авторов метода занял первое место.
