Истражувачите од лабораторијата за компјутерски науки и вештачка интелигенција на МИТ, сметаат дека роботите во домаќинствата треба да ја искористат предноста на нивната подвижност наспроти нивните релативно статични средини на тој начин што ќе ги видат предметите од повеќе перспективи пред да го пресудат нивниот идентитет. Совпаѓањето на предметите со повеќето различни слики бара посебни комјутерски алгоритми.
Затоа, истражувачите во претстојното издание на „International Journal of Robotics Research’“ ќе претстават систем кој користи посебен алгоритам кој ќе им овозможи на роботите во домаќинствата подобро да ги идентификуваат предметите во преполна средина. Алгоритамот ги „собира“ различните перспективи и може да препознае 4 пати повеќе предмети отколку оној кој користи само една перспектива, а притоа го намалува и бројот на грешките, односно погрешните идентивикации.
„Ако се земат предвид резултатите од само една гледна точка, можно е многу нешта да се испуштат, или пак може аголот на осветлување или пак нешто друго што го блокира предметот да предизвикува систематска грешка кај детекторот“, вели Лосон Вонг, главниот автор на студијата. „Решение за тоа е едноставно роботот да се помести и да погледне од друга страна“.
Тој, заедно со својот тим направиле сценарија за кои имале 20-30 различни слики од различни предмети во домаќинствата. Најпрво се обиделе со еден алгоритам кој бил развиен за системите за следење, како што е радарот. Алгоритамот генерирал повеќе хипотези за тоа кој предмет од една слика одговара со друг предмет од друга слика, меѓутоа како што се додавале новите перспективи, бројот на хипотези се зголемувал и нивното сортитање одземало премногу време.
Затоа истражувачите создале нов алгоритам кој користи поедноставна техника за да ги процени хипотезите. На пр. ако алгоритамот идентификува 3 предмети од едната перспектива и 4 од другата, наместо да го пресметува секое можно совпаѓање помеѓу двете групи, тој ќе го земе секој предмет од првата група посебно и ќе ја процени неговата сличност со останатите предмети од втората група.
Новиот алгоритам е прецизен исто како и претходните, меѓутоа во некои случаи е 10 пати побрз што го прави многу попрактичен за употреба во домаќинствата.
