هذه المقالة جزء من سلسلة IEEE Journal Watch الحصرية بالشراكة مع IEEE Xplore.
هل يعرف الروبوت الخاص بك مكانه الآن؟ هل هو كذلك؟ أنت بالتأكيد؟ وماذا عن أصدقائها من الروبوتات ، هل يعرفون أين هم أيضًا؟ هذا مهم. من المهم جدًا ، في الواقع ، أن يقول البعض أن التعريب المتزامن متعدد الروبوتات ورسم الخرائط (SLAM) هو قدرة حاسمة للحصول على الوعي الظرفي في الوقت المناسب على مناطق واسعة. سيكون هؤلاء بعضًا من مجموعة من علماء الروبوتات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الذين فازوا للتو في معاملات IEEE على الروبوتات جائزة أفضل ورقة بحثية لعام 2022 ، تم تقديمها في مؤتمر IEEE الدولي لهذا العام حول الروبوتات والأتمتة (ICRA 2023) في لندن. تهانينا!
من بين أكثر من 200 بحث تم نشره في المعاملات على الروبوتات في العام الماضي ، صوت المراجعون والمحررين لمنح جائزة 2022 IEEE Transactions on Robotics King-Sun Fu Memorial Best Paper Award إلى Yulun Tian و Yun Chang و Fernando Herrera Arias و Carlos Nieto-Granda و Jonathan P. How و Luca Carlone من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من أجل ورقتهم Kimera-Multi: SLAM قوي وموزع وكثيف ومتري-دلالي لأنظمة الروبوتات المتعددة.
تأثر مجلس التحرير والمراجعون بشدة بالأناقة النظرية والأهمية العملية لهذه الورقة ورمز المصدر المفتوح المصاحب لها. Kimera-Multi هو الآن المعيار الذهبي للروبوتات متعددة العدسات SLAM الموزعة. ”
—كيفين لينش ، رئيس التحرير ، معاملات IEEE على الروبوتات
تعتمد الروبوتات على التعريب المتزامن ورسم الخرائط لفهم مكان وجودهم في بيئات غير معروفة. لكن البيئات غير المعروفة مكان كبير ، ويستغرق استكشافها جميعًا أكثر من روبوت. إذا أرسلت فريقًا كاملًا من الروبوتات ، فيمكن لكل منهم استكشاف القليل الخاص به ، ثم مشاركة ما تعلموه مع بعضهم البعض لإنشاء خريطة أكبر بكثير يمكنهم الاستفادة منها جميعًا. مثل معظم الأشياء الروبوتية ، فإن قول هذا أسهل بكثير من فعله ، ولهذا السبب يعد Kimera-Multi مفيدًا ومهمًا للغاية. يقول الباحثون الحائزون على جوائز إن Kimera-Multi هو نظام موزع يعمل محليًا على مجموعة من الروبوتات دفعة واحدة. إذا وجد روبوت نفسه في نطاق اتصالات مع روبوت آخر ، يمكنه مشاركة بيانات الخريطة ، واستخدام تلك البيانات لبناء وتحسين خريطة متسقة عالميًا تتضمن التعليقات التوضيحية الدلالية.
https://www.youtube.com/watch؟v=G8PktlQ82uw
منذ تصوير الفيديو أعلاه ، أجرى الباحثون اختبارات واقعية باستخدام Kimera-Multi. يوجد أدناه مثال للخريطة التي تم إنشاؤها بواسطة ثلاثة روبوتات أثناء سفرهم لمسافة إجمالية تزيد عن كيلومترين. يمكنك أن ترى بسهولة كيف تتحسن دقة الخريطة بشكل ملحوظ حيث تتحدث الروبوتات مع بعضها البعض:
https://www.youtube.com/watch؟v=G7I3JubdU8E
يتوفر المزيد من التفاصيل والرمز على GitHub.
اختارت T-RO أيضًا بعض الإشارات الشرفية الممتازة لعام 2022 ، وهي:
استقرار أنظمة التكامل من خلال أدوات التحكم في الاتصال الواعي ، بواسطة Alp Aydinoglu و Philip Sieg و Victor M. Preciado و Michael Posa
مسح الكهوف المستقل باستخدام روبوت جوي ، بقلم ويني طبيب وكشيتيج جويل وجون ياو وكيرتس بويروم وناثان مايكل
تخطيط التلاعب المسبق: النمذجة والخوارزميات والتنفيذ ، بقلم فلوران لاميرو وجوزيف ميرابل
التلاعب بالصخرة والمشي: تحريك الكائنات بواسطة ديناميكيات التدحرج السلبي والتحكم الدوري النشط ، بقلم عبد الله نذير ، بو شو ، وجونغوون سيو
مشغلات ناعمة مستوحاة من الأوريغامي لإدراك التحفيز وتطبيقات الروبوت الزاحف ، بواسطة تاو جين ، لونغ لي ، تيانهونغ وانغ ، جوبينج وانج ، جيانجو كاي ، ينجزونج تيان ، وكوان زانج
من مقالات موقعك
مقالات ذات صلة حول الويب
