Новый алгоритм PadLoc связывает роботов-сканеров с 2D-чертежами прямо на стройке без предварительного обучения

Ориентировать робота или инженера со сканером внутри строящегося здания — сложная задача: внутри помещений спутниковая навигация не работает, а привычные ИИ-системы локализации (определения точных координат датчика) требуют долгого обучения под каждый объект и тяжело грузят процессор. Алгоритм PadLoc решает это иначе: он привязывает движущуюся камеру или сканер к обычному 2D-плану этажа (поэтажному чертежу) «на лету», вообще без предварительной тренировки нейросети на конкретном здании.

Вместо перебора громоздких трехмерных сеток координат PadLoc опирается на простую геометрию: вычисляет направление капитальных стен на чертеже и сопоставляет свободное пространство вокруг робота с планом. На испытаниях Hilti-Trimble, проходивших на реальных стройплощадках размером в сотни метров, алгоритм привязал обычную камеру с широким углом обзора к плану этажа с точностью до двух метров в 90–98% случаев. На практике это значит, что автономные роботы-инспекторы смогут выходить на объект сразу по рабочей документации — без расстановки физических маяков и сложной предварительной съемки.

Слабое место технологии — захламленность объекта. Если капитальные стены закрыты временными лесами, паллетами или зашиты перегородками, алгоритму сложнее найти геометрические ориентиры. Чтобы система уверенно работала на всех этапах стройки, к ней приходится подключать отдельную нейросеть для распознавания настоящих стен в строительном хаосе.

Текст подготовлен ИИ по материалу первоисточника.