• Ученые МФТИ разработали систему MSSPlace для локализации роботов на основе разнородной информации от сенсоров.
• Система позволяет роботам ориентироваться в пространстве при любом освещении и погоде, а также в зданиях и помещениях с ослабленным спутниковым сигналом.
• Роботы должны заранее проехать по территории и запомнить промежуточные фреймы для определения своего местоположения.
• Разработана архитектура нейронной сети и способ ее обучения для формирования компактных цифровых описаний местоположения.
• Система показала хорошие результаты: медианная ошибка определения координат в помещениях меньше полуметра, на улице - не превышает двух метров.
• Технология активно развивается во всем мире, снижая требования к количеству данных для определения местоположения.
• В перспективе возможно использование открытых источников, включая изображения и фото с цифровых карт, для создания более широких баз знаний.
• Разработанное программное решение с открытым кодом включено в состав библиотеки OpenPlaceRecognition.

«Мы разработали архитектуру нейронной сети и способ ее обучения, которые позволяют формировать дескрипторы ― компактные цифровые описания местоположения. Эти дескрипторы для одного и того же места похожи и при дневной съемке, и при ночной, в снег, дождь и ясную погоду. Мы формируем базу знаний, с помощью которой роботы могут локализоваться, и уже получили неплохие показатели качества: в помещениях система показала медианную ошибку определения координат меньше полуметра, на улице средняя ошибка не превышает двух метров», ― рассказал Дмитрий Юдин. «Этой технологией интересуются компании ― она действительно позволяет на основе уже имеющихся сенсоров, установленных на автомобилях или роботах, решать задачи локализации. Потенциально технология позволит разработать и приложение для смартфонов, которое поможет определять местоположение с помощью камеры», ― отметил Дмитрий Юдин.