Российские ученые создали три технологии для пространственного интеллекта роботов

Российские ученые создали три технологии для пространственного интеллекта роботов Российские ученые создали три технологии для пространственного интеллекта роботов

В лаборатории “Воплощенного интеллекта и робототехники” ИТМО представили три разработки, которые расширяют возможности автономных роботов. Технологии FastR-4DGS, QUORUM и Obj3R решают задачи моделирования динамических сцен, распознавания объектов с разных углов и формирования пространственной памяти машин. Разработки показаны на международной конференции по компьютерному зрению ECCV 2026.

FastR-4DGS создает объемные модели пространства, учитывая движение предметов. Эта технология позволяет роботам не просто видеть статичную сцену, но отслеживать, как объекты меняют положение со временем. QUORUM обеспечивает целостное представление о предметах независимо от освещения и угла обзора. Благодаря этому робот узнает один и тот же предмет в разных условиях наблюдения.

Третья разработка, Obj3R, дает машинам способность запоминать расположение конкретных объектов и обновлять карту помещения только в местах, где произошли изменения. Это экономит вычислительные ресурсы и позволяет роботу работать быстрее, не пересчитывая всю сцену заново при каждом движении.

Сергей Колюбин, руководитель лаборатории ИТМО и лауреат премии Yandex ML Prize 2026 в номинации “Руководители образовательных программ”, отметил, что вместе три разработки повышают пространственный интеллект автономных семантических агентов. Семантические представления позволяют роботам общаться с человеком на естественном языке, понимая контекст окружающей среды.

Практическое применение технологий охватывает робототехнику, промышленность, логистику и автономный транспорт. В сочетании с языковыми моделями роботы смогут выполнять голосовые команды, учитывая особенности конкретного помещения, находить предметы по их прежнему расположению и быстрее обучаться благодаря реалистичным синтетическим данным, сгенерированным на основе 3D-моделей.

Например, робот-помощник сможет понять команду “принеси мне то, что лежало вчера на столе” и отыскать нужный предмет, даже если его переместили. Или автономный курьер будет быстрее адаптироваться к новому зданию, используя синтетические данные вместо долгого обучения на реальных примерах.

Разработки ИТМО демонстрируют, как российские исследователи работают над повышением автономности робототехники. Технологии пространственного интеллекта становятся критичным компонентом для создания машин, способных действовать самостоятельно в сложных и меняющихся условиях без жестко запрограммированных сценариев.