Российские учёные предложили способ резко ускорить навигацию роботов, переосмыслив один из самых медленных этапов — построение графов видимости |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-04-25 11:27 Российские учёные предложили способ резко ускорить навигацию роботов, переосмыслив один из самых медленных этапов — построение графов видимости. Вместо того чтобы попарно проверять пересечения тысяч потенциальных линий, как это делали классические алгоритмы, исследователи полностью векторизовали вычисления. Это позволило обрабатывать большие массивы данных одной операцией и сократить время поиска пути в некоторых случаях почти в сто раз по сравнению с популярным алгоритмом Theta*. Дополнительный «умный» модуль уменьшает количество углов в многоугольниках-препятствиях, что ещё сильнее снижает вычислительную нагрузку. Метод особенно эффективен в динамичной среде: пересчёт маршрута при изменении условий занимает менее 0,04 секунды, что делает его подходящим для складских роботов, поисково-спасательных систем и роев дронов. Разработка уже протестирована на реальных картах и встроена в системы управления роботами. В перспективе такие алгоритмы могут использоваться и в автономных аппаратах для исследования других планет, где быстрая навигация критически важна для работы в неизвестной среде. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|