Cercetătorii de la Universitatea Miguel Hernández din Spania au dezvoltat un sistem de localizare AI care ajută roboții să se recupereze rapid din pierderea poziției

Problema „robotului răpit” reprezintă o provocare majoră în robotică, apărând atunci când un robot autonom își pierde brusc localizarea, de exemplu, după ce este mutat sau oprit. Cercetătorii de la Universitatea Miguel Hernández din Elche, Spania, au creat un nou sistem de localizare bazat pe inteligență artificială, numit MCL-DLF (Monte Carlo Localization – Deep Local Feature), care ajută roboții să se recupereze rapid, chiar și în medii în schimbare. Sistemul combină scanarea 3D LiDAR cu modele de învățare profundă pentru a identifica caracteristicile relevante ale mediului și pentru a menține mai multe ipoteze de poziție simultan. Aceasta permite roboților să se orienteze similar cu oamenii, folosind elemente structurale mari pentru a determina o zonă generală și detalii mai mici pentru a-și rafina poziția. MCL-DLF se dovedește a fi robust în medii dinamice, menținând estimări de localizare actualizate constant, ceea ce este esențial în condiții variabile, cum ar fi schimbările sezoniere sau variațiile de iluminare. Testele efectuate pe campusul universității au arătat o acuratețe mai mare și o performanță mai consistentă comparativ cu metodele tradiționale.