Вошли в ТОП-5 команд по созданию ИИ для логистики
Разработан алгоритм для группы интеллектуальных роботов в мультиагентной среде, позволяющий достигать целей без столкновений.
Задача
Требовалось создать алгоритм для группы роботов в мультиагентной среде, обеспечивающий эффективное достижение целей без столкновений, с применением методов ИИ или PO-MAPF.
Решение
В классический алгоритм вместо Манхэттенского расстояния внедрено Евклидово, добавлена история посещений точек каждым агентом. При превышении порога посещений агент случайно выбирает действие или замирает, чтобы избежать столкновений.
Результат
Разработанный прототип стал модулем планирования траекторий в системе RMCS, применим для логистики на складах с AGV/AMR.
Похожие кейсы
Разработка сайта X-Meta
Разработали сайт в форме диалога для презентации продукта — продукт получил узнаваемую айдентику и запоминающийся сайт
«МегаКинометр» — Как AI превратил эмоции в подписки на «МегаКино»
Реализовали digital-кампанию с AI-механикой «МегаКинометр» для МегаФона — достигли ROI 107 %
Doubletapp Meeting Notes: бот для саммаризации видео и аудио с помощью LLM
Разработали бота-расшифровщика на основе нейросетей для конференции, обработав 12 выступлений за 7 часов без сбоев.
Talent Mind – ИИ-платформа для скоринга софт-скилов
Разработана ИИ-платформа для оценки софт-скилов кандидатов по записям интервью, обеспечившая 87% совпадение с экспертной оценкой.
Мобильное кроссплатформенное приложение с внедрением ML для покупок
Создали MVP-версию мобильного приложения для поиска и покупки товаров из видео — скорость обработки кадра снизили с 6 секунд до 100 миллисекунд
HR-бот AGIMA AI
Автоматизировали процесс найма с помощью HR-чат-бота, сократив время обработки 100 кандидатов с 25 часов до нескольких минут