Формальный язык описания навигационного поведения мобильных роботов

Статья содержит результаты исследований в области формализации навигационного поведения мобильных роботов на основе когнитивного подхода к представлению пространства. Авторами предложен новый формальный язык LRNB (Language of Robot Navigation Behavior), предназначенный для описания информационно-двигательных действий, сценариев и миссий роботов в рамках интерпретирующей навигации. Ключевой особенностью когнитивного подхода является отказ от декартовой системы координат в пользу ориентированного графа – когнитивной карты, вершины которой соответствуют семантическим ориентирам, а рёбра – последовательностям действий, задаваемых на LRNB. Язык строится на универсальной структуре команды, обеспечивая возможность описания широкого спектра поведенческих паттернов: от простого движения вдоль объекта до сложных миссий с динамическими целями и логическими условиями. В работе представлены три метода построения когнитивных карт: на основе семантически сегментированных изображений, в процессе автономного исследования среды роботом, а также с использованием больших языковых моделей (БЯМ) для трансляции естественно-языковых инструкций в формальные команды LRNB. В качестве наиболее удобной иллюстрации для демонстрации возможностей LRNB проведена экспериментальная оценка возможностей БЯМ в автоматической генерации команд LRNB по текстовым описаниям. Показано, что на уровне отдельных информационно-двигательных действий модель демонстрирует высокую точность (95 % корректных преобразований), однако при переходе к формированию сложных составных сценариев эффективность критически снижается. Тем не менее, сделан вывод о практической применимости языка LRNB. Предложенный формальный язык LRNB демонстрирует высокую гибкость и выразительность, что делает его эффективным инструментом для описания сложного навигационного поведения мобильных роботов в разнообразных сценариях.