Ученые МФТИ создали алгоритм, который снижает аварийность беспилотников в 17 раз

Команда Московского физико-технического института представила алгоритм SG-Safe, призванный решить одну из самых упрямых проблем автономной техники — неспособность двигаться к цели в плотной, меняющейся обстановке. Речь идет о беспилотных автомобилях и роботах, которым приходится работать среди препятствий, узких проездов и крутых поворотов, где привычные методы планирования маршрута начинают давать сбои.

Суть разработки — в отказе от сквозного расчета траектории. Вместо того чтобы строить полный путь от старта до финиша, SG-Safe разбивает маршрут на череду небольших промежуточных целей. Робот сначала учится добираться до ближайшего ориентира, а затем применяет накопленный опыт для прохождения всего маршрута. Такой подход, по мнению авторов, снимает главную слабость существующих систем — чрезмерную осторожность, из-за которой машина попросту замирает перед препятствием и не достигает цели.

Ключевое отличие от конкурентов проявляется после завершения обучения. Системе больше не нужно пересчитывать маршрут на каждом шаге — решения принимаются исключительно на основе данных с сенсоров. Это радикально ускоряет работу: в ходе испытаний алгоритм выдавал решения в десять и более раз быстрее методов, которые формируют траекторию непосредственно во время движения.

Цифры, полученные в компьютерных симуляциях, выглядят убедительно:

• достижение цели — в 90% случаев;
• аварийность — около 3%;
• скорость принятия решений — более чем десятикратное преимущество над альтернативными подходами.

Именно сочетание высокой результативности и низкой аварийности делает SG-Safe заметным событием на фоне десятков аналогичных проектов. Снижение аварийности в 17 раз — это не косметическое улучшение, а смена класса надежности, которая открывает дорогу к практическому применению там, где цена ошибки высока.

Пока технология проверена только в виртуальной среде. Следующий этап, о котором говорят разработчики, — упрощение архитектуры и испытания на реальных роботах. И здесь начинается зона риска: симуляция не воспроизводит нестабильность сенсоров, стремительно меняющуюся обстановку и непредсказуемое поведение пешеходов и других участников движения. Именно на этом этапе многие перспективные алгоритмы теряют свои впечатляющие показатели.

Эксперты сходятся во мнении, что первый рынок для SG-Safe — закрытые пространства: склады, промышленные и портовые территории, где техника движется по предсказуемым маршрутам. Здесь алгоритм может принести отдачу быстро и без сложных согласований. Выход на дороги общего пользования потребует дополнительной проверки и, вероятно, не одного года тестов. Тем не менее появление SG-Safe показывает, что российские исследовательские команды продолжают работать на переднем крае автономной робототехники, предлагая решения, которые при удачной доводке способны изменить облик логистики и промышленной автоматизации.