Команда студентов Московского авиационного института (МАИ) и МГТУ «Станкин» завершила разработку универсальной роботизированной платформы, предназначенной для использования в сфере обслуживания. Прототип уже прошёл тестирование на объектах РЖД и получил одобрение экспертов компании.
Проект стартовал как отклик на запрос Российских железных дорог: перевозчик искал решение для создания робота-стюарда, который мог бы работать на высокоскоростных магистралях. Существующие на рынке модели не удовлетворяли техническим требованиям по габаритам и функционалу. В процессе работы команда пришла к выводу, что нехватка обслуживающего персонала — проблема не только железнодорожного транспорта, но и ритейла, общественного питания, выставочных площадок.
«Инициатива родилась как ответ на конкурсную задачу от РЖД. С задачей мы справились, но в процессе работы осознали, что проблема дефицита кадров в сфере обслуживания актуальна не только для железнодорожного транспорта. Так наш узкоспециализированный проект перерос в универсальный продукт для разных рынков», — сообщил студент института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ Егор Кандрушин.
Функции и возможности платформы
Разработанная система ориентирована на прямое взаимодействие с посетителями. Робот способен встречать людей, проверять документы и билеты, консультировать по услугам и отвечать на вопросы. Платформа спроектирована так, чтобы поддерживать дружелюбный образ и комфортный контакт с клиентами.
На следующем этапе платформу оснастят мультимедийной системой и чат-ботом на базе искусственного интеллекта. Планируется, что робот сможет самостоятельно перемещаться внутри помещений и доставлять предметы. Набор камер и датчиков даёт возможность использовать устройство для мониторинга обстановки, однако основной акцент сделан на коммуникации с людьми.
Отличия от зарубежных аналогов
По словам разработчиков, новая платформа превосходит существующие решения — в первую очередь китайские — по нескольким параметрам. Узкий корпус и модульная конструкция позволяют роботу работать в ограниченных пространствах и быстро адаптироваться к различным задачам путём замены функциональных модулей.
Уровень локализации производства превышает 50%. Команда использует недорогие компоненты, что, по прогнозам, обеспечит значительное снижение цены по сравнению с импортными моделями. В техническом плане упор сделан на визуальную навигацию вместо традиционных лидар-систем, что упрощает конструкцию и удешевляет производство.
Планы по доработке и внедрению
В ближайшее время команда намерена усовершенствовать систему ориентации в пространстве, заменить компонентную базу и интегрировать ряд новых технологий. После этого будет собран следующий прототип с обновлённым дизайном, который станет основой для мелкосерийного производства.
Разработчики также планируют внедрить технологию Semantic VSLAM — передовой метод визуальной навигации — и систему искусственного интеллекта, которая свяжет большую языковую модель с «телом» робота и окружающей средой. Это должно расширить автономность платформы и качество её взаимодействия с пользователями.
Проект демонстрирует, как академические разработки могут трансформироваться в коммерчески применимые продукты, решающие реальные задачи бизнеса в условиях дефицита кадров.