AI Lab, hai bài báo được chấp nhận tại “ICRA2025”, một hội nghị hàng đầu kèo bóng đá f88 lĩnh vực robot

■Nền
Gần đây, tình trạng thiếu lao động ngày càng nghiêm trọng ở Nhật Bản và việc đảm bảo nguồn nhân lực trở thành vấn đề lớn, đặc biệt là kèo bóng đá f88 ngành phân phối và bán lẻ kèo bóng đá f88 những trường hợp này, việc sử dụng robot di động tự động để tự động hóa các hoạt động của cửa hàng như quản lý hàng tồn kho, kiểm kê và tuần tra dọn dẹp đang thu hút sự chú ý như một giải pháp cho vấn đề thiếu lao động

Mặt khác, môi trường cửa hàng là một không gian năng động, liên tục thay đổi và yêu cầu các quyết định về lộ trình có tính đến sự hiện diện của khách hàng và chướng ngại vật Ngoài ra, khi khu vực cần tuần tra có phạm vi rộng, chi phí tính toán trở nên rất lớn, tạo ra thách thức lớn cho ứng dụng thực tế

Phòng thí nghiệm AI đã và đang thúc đẩy các thử nghiệm nghiên cứu, phát triển và trình diễn hướng tới ứng dụng thực tế của robot vào dịch vụ khách hàng từ xa và xúc tiến bán hàng Ngoài ra, kèo bóng đá f88 những năm gần đây,cũng đã bắt đầu và chúng tôi cũng đang nỗ lực phát triển công nghệ cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ kèo bóng đá f88 khi tuần tra cửa hàng

Hai bài báo được chấp nhận lần này đề xuất một phương pháp mới để "lập kế hoạch đường đi", một kèo bóng đá f88 những công nghệ cơ bản cho robot di động tự động Bằng cách sử dụng các công nghệ AI tổng quát gần đây như mô hình ngôn ngữ quy mô lớn và mô hình phổ biến, chúng tôi đạt được kế hoạch lộ trình trực quan và hiệu quả hơn

「」
Tác giả: Ryu Yonetani (Phòng thí nghiệm AI của CyberAgent)

Khi tối ưu hóa lộ trình tuần tra của robot di động tự động, cần phải tính toán lộ trình cho tất cả các tổ hợp điểm tuần tra, điều này phát sinh một lượng chi phí tính toán rất lớn kèo bóng đá f88 một không gian phức tạp có nhiều điểm tuần tra Thuật toán ``TSPDiffuser'' được đề xuất kèo bóng đá f88 nghiên cứu này giúp có thể nhanh chóng tạo ra các ứng cử viên tuyến đường cho các không gian và điểm tham quan mới bằng cách chuẩn bị một số lượng lớn các tập hợp các vấn đề quy hoạch tuyến đường khác nhau cũng như các tuyến đường giải pháp của chúng và học chúng bằng mô hình phổ biến Điều này sẽ cho phép tối ưu hóa tuyến đường theo thời gian thực và dự kiến sẽ cải thiện hơn nữa hiệu quả hoạt động của cửa hàng Chúng tôi đã xác nhận tính hiệu quả của thuật toán được đề xuất thông qua các thử nghiệm đánh giá bằng cách sử dụng dữ liệu bản đồ thực tế kèo bóng đá f88 nhà và ngoài trời

「」
Tác giả: Jiaqi Bao (Đại học Hokkaido), Ryu Yonetani (CyberAgent AI Lab)

kèo bóng đá f88 quy hoạch tuyến đường thông thường, một phương pháp đã được sử dụng để tìm kiếm tuyến đường ngắn nhất bằng cách chỉ xác định vị trí của chướng ngại vật và điểm mục tiêu kèo bóng đá f88 không gian, nhưng rất khó thực hiện quy hoạch tuyến đường linh hoạt kèo bóng đá f88 không gian động kèo bóng đá f88 nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một thuật toán giúp lập kế hoạch các tuyến đường phản ánh hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên như "ưu tiên đường rộng" và "tránh chướng ngại vật" bằng cách sử dụng tính năng nhúng vectơ bằng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn Điều này sẽ cho phép người điều hành cửa hàng điều chỉnh mô hình chuyển động của rô-bốt một cách trực quan và dự kiến sẽ tối đa hóa hiệu quả của các chương trình khuyến mãi bán hàng và đảm bảo hoạt động trơn tru của cửa hàng Chúng tôi đã xác nhận tính hiệu quả của phương pháp đề xuất thông qua các thí nghiệm mô phỏng có tính đến địa hình phức tạp của thực tế

◼️Tương lai
Hai bài báo được chấp nhận lần này đề xuất một phương pháp lập kế hoạch đường đi mới cho robot di động tự động Bằng cách áp dụng kết quả nghiên cứu này vào hoạt động kinh doanh truyền thông bán lẻ của mình, chúng tôi sẽ có thể di chuyển robot xúc tiến bán hàng một cách an toàn và nhanh chóng đến các khu vực có lượng người qua lại cao để tối đa hóa hiệu quả của chương trình khuyến mại, góp phần tăng lợi nhuận cho các công ty bán lẻ

“Phòng thí nghiệm AI” sẽ tiếp tục cộng tác với các bộ phận kinh doanh, công ty bán lẻ và các đối tác khác của chúng tôi để thúc đẩy nghiên cứu và phát triển hướng tới triển khai xã hội các robot di động tự động



※1 Liên kết với Đại học Hokkaido / Tham gia thực tập nghiên cứu từ ngày 1 tháng 2 năm 2024
※2　
※3 Hội nghị quốc tế “IROS” IEEE/RSJ về Robot thông minh và hệ thống
Robot “RSS”: Khoa học và Hệ thống
“CoRL” Hội nghị về học tập robot