Исследование методов искусственного интеллекта для систем очувствления и управления сервисными роботами

Цель работы. Получение и систематизация новых знаний в области использования современных методов искусственного интеллекта (ИИ), в частности обучения с подкреплением и глубокого обучения, для обработки данных и принятия решений применительно к манипуляционным и мобильным сервисным роботам, оснащенным различными сенсорными системами, в задачах детектирования, классификации и локализации объектов, локализации роботов в пространстве и картирования, планирования и управления движением. Задачи. Генерация синтетических данных для обучения нейросетевых систем распознавания объектов и автономной локализации, а также сценарии и среды моделирования, разрабатываемые на основе алгоритмов ИИ. Детектирование, классификация и локализация в трехмерном пространстве объектов произвольной формы и на произвольном фоне, в том числе, собранных в кластеры. Повышение качества (точности и гранулярности) картирования трехмерного пространства с использованием мобильных роботов. Комплексирование информации от разнородных датчиков с целью повышения качества одновременной локализации и картирования для мобильных роботов. Автоматическое семантическое аннотирование сцен в трехмерном пространстве на основе данных компьютерного зрения. Автоматическое обучение и передача навыков сенсорно-моторной координации от человека при выполнении манипуляционных операций с контактным взаимодействием. Планирование и управление движением многозвенных шагающих роботов в различных динамических средах. Ожидаемые результаты. Не менее 3 виртуальных моделей и сгенерированных тестовых сцен для обучения и верификации нейросетевых алгоритмов очувствления и управления мобильным и манипуляционными сервисными роботами, выполненных в симуляторах Gazebo, OGRE, CoppeliaSim и аналогах. Системный анализ и результаты верификации на тестовых сценариях ключевых показателей по точности и скорости работы не менее 3 современных алгоритмов детектирования и классификация статичных и перемещающихся объектов произвольной формы. Системный анализ и результаты верификации на тестовых сценариях ключевых показателей по точности и скорости работы не менее 3 современных алгоритмов локализации в трехмерном пространстве статичных объектов произвольной формы. Системный анализ и результаты верификации на тестовых сценариях ключевых показателей по точности и скорости работы не менее 3 современных алгоритмов одновременной локализации и картирования для наземных мобильных роботов по комплексированным данным от инерциальных измерительных модулей, одометрии и системы технического зрения на базе стереокамер и/или датчиков активного зрения. Системный анализ и результаты верификации на тестовых сценариях ключевых показателей по точности и скорости работы не менее 3 современных алгоритмов автоматического семантического аннотирования статичных сцен в трехмерном пространстве на основе RGB-D данных. Системный анализ и результаты верификации на тестовых сценариях ключевых показателей по точности и скорости работы не менее 3 современных алгоритмов извлечения признаков и регистрации паттернов движения для задач передачи навыков сенсорно-моторной координации (skill transfer) от человека к многозвенным роботам антропоморфной кинематики при выполнении манипуляционных операций с контактным взаимодействием. Системный анализ и результаты верификации на тестовых сценариях ключевых показателей по точности и скорости работы не менее 3 современных алгоритмов и политик глубокого обучения для планирования и управления движением многозвенных шагающих роботов в различных динамических средах.