Учёные МФТИ, ФИЦ ИУ РАН и AIRI разработали метод PRISM-TopoMap, который помогает роботам эффективно ориентироваться в меняющейся среде. В отличие от громоздких метрических карт, он использует топологический подход — фиксирует связи между ключевыми точками, экономит память и ускоряет навигацию. Благодаря улучшенному алгоритму распознавания MSSPlace-G робот «узнаёт» места, даже если изменились освещение или ракурс, а затем обновляет карту прямо во время движения.
Метод прошёл тесты в виртуальных 3D-средах и на реальном колесном роботе. В сравнении с другими системами (SLAM, RTAB-Map и др.) PRISM-TopoMap показал лучшую связность графа, максимальное покрытие пространства и устойчивость к ошибкам датчиков. Такой подход особенно важен для автономных тележек на складах, дронов-курьеров и роботов в условиях, где GPS недоступен.
В будущем разработчики планируют научить систему различать типы помещений (например, коридоры, кухни, склады) и прокладывать умные маршруты. Это сделает работу роботов ещё более точной и осмысленной.