Учёные создали алгоритм, позволяющий робомобилям избегать аварий и пробок

[Kanut]

Учёные из Северо-Западного университета (Northwestern University) в Чикаго разработали алгоритм движения автономных транспортных средств, который, по их словам, гарантирует отсутствие пробок и столкновений.

А этот алгоритм гарантирует что все машины доберутся до пункта назначения и ещё и сделают это в примелемые сроки?

А то как тамый простой алгоритм для избежания пробок это просто никуда не ехать. Но это как бы тоже не особо вариант :)

[MRD000]

Я согласен, на примере «роботы» эти далеко от своих точек не отходят. А реалии, на любом складе нужно в разные уголки добираться. Но я так понимаю, скорость может быть жертвой автономности и безопасности. В распределенных системах всегда по-моему приходится чем-то жертвовать. Например, похоже, что в роботы тут движутся на один шаг каждый раз, что, естественно, может повлечь большие затраты энергии на старт-стоп и скорость. Но все еще зависит от алгоритма, например есть ли связь между роботами.
Наверное идеальный случай был бы чтобы какая-то система все-таки помогала предсказывать куда роботу нужно будет, но при таком количестве роботов это сложно в любом случае.

[Bedal]

большие затраты энергии на старт-стоп

Главное тут — экономия вычислительных ресурсов. Пошаговая стратегия (именно отсюда старт-стоп) взамен динамики — пару порядков производительности сэкономили. Ну и думалки нужно гораздо меньше прилагать для разработки.
Хорошая студенческая работа.

[MRD000]

Не факт. Центральное управление может больше сэкономить. Но автономность перевешивает затраты на вычислительную мощность в каждом роботе. Кроме того, это просто удобнее обслуживать и разрабатывать, когда робот вместе с вычислением. Да и чипы сейчас стоят копейки, смотря какие, конечно. Но затраты на стоп-старт робота весом 10-20-30 кг (не знаю сколько батареи весят) явно на несколько порядков больше потребления чипа.

[Bedal]

зачем спорить с общими положениями? Естественная устойчивость (саморегулирование, называй, как хочешь) экономичнее централизованного управления просто потому, что отсутствуют накладные расходы. Но — в пределах малых возмущений.

перевешивает затраты на вычислительную мощность в каждом роботе.

там речь о десятичных порядках разницы. И я не верю, что модель сделали в виде пошаговой стратегии из удобства обслуживания. Это очень и очень большое, принципиальное, отличие от динамической модели. Поскольку моя работа в изготовлении как раз моделей (энергосистем), утверждаю это ответственно.
Разницу между линейными уравнениями и дифференциальными — понимаете? Вот оно самое. И дело не в потреблении чипа, конечно, а в его способности вообще это считать. И в умении авторов проекта такую модель создать.
Ещё раз: все признаки действительно хорошей студенческой работы. Если бы изложение было правильно позиционированно — вообще только похвалы. Но это «учёные»… детский сад, право слово.

[SlePE]

Я понимаю, что это всё ещё разработка, но почему после заявлений о «безопасном и эффективном перемещении», на видео которое это демонстрирует четко видно столкновение примерно на 17 секунде?

[Bedal]

Классический пример саморегулирующейся системы. Такие прекрасно ведут себя в регулярной эксплуатации и резко проваливаются при возмущении больше граничного. Если поднимать границу возмущений в оптимизационном алгоритме — столь же резко падает скорость работы.

Примеров тому множество, взять хотя бы индийскую энергосистему. Прекрасно, на удивление, разруливает небольшие коллизии. Причём заметно дешевле централизованных систем. Но случись что серьёзное (действительно авария) — до 700 миллионов потребителей гаснет. Такого масштаба отключений централизованные системы не производят никогда.

Можно, конечно, привести в пример децентрализованной системы мозг. Но, во-первых, это не децентализация, скорее функциональная мультицентрализация. И, во-вторых, для моделирования мощность аппаратной базы потребуется гигантская.

Но — в качестве группы дипломных работ — прекрасно. Студентам повезло попасть в этот проект.

[Celsius]

Молодцы ребята, но почти каждый студент писал боидо-подобный алгоритм, для самых разнообразных сред. За пару вечеров можно портировать и отладить код для космоса или атмосферы, хоть для океана и подземных червей, был бы только прототип.
А ползающая тележка на трех колесах в двухмерной плоскости это задача школьного уровня.

[Tyusha]

«Если система централизована, и ведущий робот перестает работать, то вся система выходит из строя. В децентрализованной системе нет лидера, говорящего всем остальным роботам, что делать. Каждый робот принимает свои собственные решения. Если один робот терпит неудачу в группе, группа всё равно может выполнить задачу»

Т.е. если конкретно мой автомобиль «потерпит неудачу в группе», и я опоздаю опоздаю на собеседование, то не стоит расстраиваться — ведь все мои конкуренты из группы на это собеседование успеют!

Если серьёзнее, то в теории игр давно известна Трагедия общинного поля, когда частная выгода каждого ведёт проигрышу всей группы. Поэтому в любом таком алгоритме есть принципиальный вопрос: на что делать ставку: на выгоду конкретному индивидууму или же на максимизацию общего блага. И вот вопрос: захочу ли я купить автомобиль, не отвечающий моим личным интересам? Впрочем законодатель может заставить.