Российская команда, состоящая из ученых из Института искусственного интеллекта AIRI, МФТИ и ФИЦ ИУ РАН, победила в международном соревновании «Habitat Navigation Challenge 2023». Она заняла первое место в категории обучения роботов перемещению внутри жилых помещений. Результаты были объявлены на крупнейшей научной конференции по компьютерному зрению CVPR в Ванкувере, Канада. Это заявлено в пресс-службе AIRI, информационной службе Хабра.
В ходе соревнования команда использовала систему SkillFusion, чтобы обучить роботов передвижению по комнатам без карты и поиску различных объектов. Основная задача участников заключалась в обучении робота находить заданные предметы в симуляторе различных помещений, таких как квартиры и офисы, используя только сенсорные данные. Роботу нужно было найти нужный объект в ранее незнакомых помещениях и подойти к нему как можно ближе за минимальное время.
В 2023 году задача была сформирована таким образом, чтобы полученные результаты можно было применять в создании реальных роботов. Данные в задаче включали как реалистичные фотографии помещений, так и правдоподобные расположения камеры и движения робота. Организаторы использовали 216 сцен и 6 категорий объектов, таких как стул, кушетка, растение в горшке, кровать, туалет и телевизор.
Российская команда представила продвинутый и эффективный метод перемещения роботов внутри помещений, который сочетал в себе классические методы планирования и модули, работающие на основе обучения с подкреплением. Учитывая опыт предыдущих лет, российские исследователи надеются, что их решение найдет применение в создании роботов-ассистентов. Архитектура робота российской команды была подобна роботу Hello Stretch, который был недавно представлен и оснащен камерой RGB-D и датчиком GPS+Compass.
В ходе соревнования команда использовала систему SkillFusion, чтобы обучить роботов передвижению по комнатам без карты и поиску различных объектов. Основная задача участников заключалась в обучении робота находить заданные предметы в симуляторе различных помещений, таких как квартиры и офисы, используя только сенсорные данные. Роботу нужно было найти нужный объект в ранее незнакомых помещениях и подойти к нему как можно ближе за минимальное время.
В 2023 году задача была сформирована таким образом, чтобы полученные результаты можно было применять в создании реальных роботов. Данные в задаче включали как реалистичные фотографии помещений, так и правдоподобные расположения камеры и движения робота. Организаторы использовали 216 сцен и 6 категорий объектов, таких как стул, кушетка, растение в горшке, кровать, туалет и телевизор.
Российская команда представила продвинутый и эффективный метод перемещения роботов внутри помещений, который сочетал в себе классические методы планирования и модули, работающие на основе обучения с подкреплением. Учитывая опыт предыдущих лет, российские исследователи надеются, что их решение найдет применение в создании роботов-ассистентов. Архитектура робота российской команды была подобна роботу Hello Stretch, который был недавно представлен и оснащен камерой RGB-D и датчиком GPS+Compass.
