Учёные Санкт-Петербургского электротехнического университета разработали инновационный метод оптимизации обработки данных лазерных сканеров роботами. Этот метод основывается на применении простых сравнительных алгоритмов для эффективного использования вычислительных ресурсов.
Принцип работы нового подхода заключается в сопоставлении текущих лазерных сканов с ранее полученными данными. В случае выявления высокой степени сходства между сканированными изображениями, робот сокращает время на их обработку, что повышает общую производительность системы. Для более точного анализа используется несколько предыдущих сканов, служащих эталоном для сравнения.
Для оценки степени схожести сканированных данных разработан специализированный алгоритм, включающий построение графических моделей и вычисление численных показателей схожести. Это позволяет роботу принимать обоснованные решения относительно необходимости дальнейшей обработки новых данных.
В условиях окружающей среды, не характеризующейся наличием ярко выраженных отличительных признаков (например, в коридорных пространствах), предложено сохранять все полученные сканы и осуществлять их последующий анализ. Для реализации этой задачи разработан алгоритм, учитывающий пространственные взаимоотношения между точками сканирования.
Результаты тестирования нового метода на различных наборах данных демонстрируют его высокую эффективность. Время обработки данных сократилось более чем на 40%, что позволяет роботу эффективно выполнять дополнительные задачи.
Финансирование данного исследования осуществлялось Министерством науки и образования Российской Федерации, а также компанией JetBrains, предоставившей необходимые материалы и оборудование.
