Ученые МФТИ создали робота для исследования подземной среды и собирают базу данных для обучения искусственной нейросети, способной отличать мусор от археологических объектов. Комплекс TerraCognitaBot оснащен георадаром, металлоискателем, GPS и системой машинного зрения. Устройство планируют применять в археологии и для гуманитарного разминирования: робототехнический комплекс может заменить человека в рутинных задачах и при опасных работах. Команда разработчиков представила робота на конкурс фонда НТИ «Экспедиция. Земля», где заняла третье место.
При ручном поиске подземных объектов оператор с георадаром проходит по каждому метру исследуемого участка, записывая данные прибора и координаты. Это сложная работа, при которой высока вероятность ошибки. Робототехнический комплекс TerraCognitaBot собирает информацию с георадара, металлоискателя и GPS-приёмника и синхронизирует данные. В результате зафиксированные данные о подземных аномалиях привязываются к конкретным координатам и объединяются в 3D-модель участка.
Комплекс TerraCognitaBot создан на базе модифицированной платформы AgileX Scout2.
«Если говорить о научной новизне, то мы предлагаем решение, связанное с автономной навигацией на основе данных георадара. Это система, которая позволит роботу ориентироваться в пространстве и создавать карту местности в условиях, где не работает GPS-сигнал. Эта работа еще не завершена, и в перспективе наша робототехническая платформа будет использоваться для тестирования алгоритмов автономной навигации с помощью георадара», — рассказал старший научный сотрудник лаборатории когнитивных динамических систем МФТИ Олег Буличев.
Основная задача робота — сбор и анализ данных о подземной среде. В том числе — поиск объектов археологического наследия, например, остатки зданий и деревянных сооружений, печей, исторических артефактов. Для автоматического поиска таких объектов специалисты планируют обучить нейросеть, способную отличить камни, корни деревьев и естественные полости от интересных находок. Сейчас идет формирование датасета, который ляжет в основу обучения.
«Нейросетями, которые способны работать с георадарными данными, практически никто не занимается. Дело в том, что в открытых источниках практически нет данных для обучения: их очень сложно получить, особенно если разговор идет про археологию. Специалист сначала должен пройти по местности с георадаром, раскопать территорию, описать находки и их связь с полученными данными. Кроме того, почва, в которую объект закопали недавно, отличается от почвы, в которой объект пролежал 500 лет. Во время соревнований и тренировочных дней мы собрали данные, в том числе при разных погодных условиях, и позже начали создавать нейросеть для распознавания объектов», — рассказал Олег Буличев.
В перспективе комплекс планируют использовать и для гуманитарного разминирования. По словам ученого, работать с минами проще, чем с археологическими объектами, так как базы данных с разными минами уже сформированы.
Новость подготовлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ
Информация взята с портала «Научная Россия» (https://scientificrussia.ru/)
Обозрение "Terra & Comp".
