• Метод топологического картографирования PRISM-TopoMap создан для ориентации роботов в постоянно меняющейся среде.
• Решение протестировано в виртуальных средах и на реальных устройствах, превосходя существующие аналоги.
• Современные роботы используют метрические карты, но они занимают много памяти и могут содержать ошибки.
• Топологические карты фиксируют связи между ключевыми местами, экономят память и быстрее планируют маршрут.
• Новый метод PRISM-TopoMap сочетает машинное обучение и обработку данных для точного определения местоположения робота в графе.
• PRISM-TopoMap позволяет строить и обновлять карту во время движения, экономить память и вычислительные ресурсы.
• В будущем планируется усовершенствовать алгоритмы прокладки маршрутов и научить систему понимать тип и назначение помещений.

“Это похоже на то, как человек запоминает новое место. Мы не запоминаем каждую деталь, а выделяем основные ориентиры и связи между ними. Именно этот принцип лежит в основе PRISM-TopoMap, что делает его практичным решением для автономной навигации роботов в реальных условиях”, — рассказал один из авторов исследования Дмитрий Юдин, старший научный сотрудник, заведующий лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ.