Медицинские лаборатории получили революционную технологию — российские исследователи создали алгоритм, который позволяет роботам-манипуляторам координировать свои движения с ювелирной точностью. Новая система исключает столкновения между роботами в тесном пространстве и работает с погрешностью менее одного миллиметра.
Зачем роботам учиться не сталкиваться
В современных медицинских лабораториях несколько роботов одновременно работают с пробирками, выполняя разные операции — один дозирует жидкости, другой подает образцы, третий перемещает материалы. Представьте кухню, где несколько поваров готовят сложное блюдо в маленьком помещении — им нужно четко координировать движения, чтобы не мешать друг другу.
До сих пор существующие системы решали эту задачу с помощью датчиков, работающих в режиме реального времени. Роботы как бы «чувствовали» друг друга и останавливались при риске столкновения. Но такой подход приводил к постоянным остановкам, перенастройкам и снижению производительности.
Ученые из НИТУ МИСИС, Федерального исследовательского центра информатики и управления РАН и Белгородского технологического университета предложили принципиально новое решение.
Невидимые границы безопасности
«Мы разработали специальные алгоритмы, которые позволяют роботам точно двигаться в ограниченном пространстве. Эти программы заранее рассчитывают, где и как каждый манипулятор должен двигаться», — объясняет Сергей Халапян, доцент кафедры автоматизированных систем управления НИТУ МИСИС.
Главная особенность нового подхода — создание «зон безопасной работы». Это невидимые границы в пространстве, внутри которых каждый робот может свободно двигаться, не рискуя столкнуться с коллегами.
Система работает как идеально организованный танец — каждый участник знает свою партию и точно понимает, где будут находиться остальные в любой момент времени.
Точность поражает воображение
Компьютерные модели показали впечатляющие результаты. Ошибки при движении роботов составляют менее миллиметра по горизонтали и не превышают 0,2 миллиметра по вертикали. Для сравнения — толщина человеческого волоса составляет около 0,1 миллиметра.
Такая точность критически важна для медицинских применений. При работе с биологическими образцами малейшая неточность может испортить дорогостоящий анализ или, что еще хуже, привести к ошибочному диагнозу.
Исследователи протестировали систему на примере двух роботов: один дозирует жидкость, другой подает пробирки. В расчетах учитывались все элементы окружения — столы, оборудование, препятствия.
Умная адаптация к обстоятельствам
Алгоритм не просто предотвращает столкновения — он умеет адаптироваться к изменяющимся условиям. Система автоматически меняет точку встречи роботов в зависимости от их текущей загрузки и контекста окружения.
«Мы протестировали систему, которая автоматически меняет точку встречи роботов при работе с биоматериалами в зависимости от их индивидуальной нагрузки», — рассказывает научный сотрудник Владислав Воробьев.
Это означает, что если один робот занят сложной операцией, система перенастроит маршруты других участников процесса, чтобы минимизировать общее время работы.
Где это применяется уже сейчас
Новая технология особенно актуальна для медицинских лабораторий, где роботы выполняют аликвотирование — разделение биологических образцов на порции для разных анализов. Процесс требует высокой точности и скорости, особенно при массовых исследованиях.
Система подходит для роботов разных типов — с различными конструкциями, звеньями и приводными механизмами. Это важно, поскольку медицинские учреждения часто используют оборудование разных производителей.
Алгоритм можно адаптировать не только для медицины, но и для любых производств, где несколько роботов работают в ограниченном пространстве — от сборки микроэлектроники до фармацевтических производств.
Российская наука на мировом уровне
Результаты исследования опубликованы в международном научном журнале Machines, который входит во второй квартиль по импакт-фактору. Это означает признание работы российских ученых мировым научным сообществом.
Разработка демонстрирует высокий уровень российской школы робототехники и искусственного интеллекта. В условиях технологических ограничений особенно важно развивать собственные передовые решения.
Будущее медицинской автоматизации
Новый алгоритм открывает путь к созданию полностью автоматизированных медицинских лабораторий. Представьте диагностический центр, где десятки роботов круглосуточно обрабатывают тысячи анализов с минимальным участием человека.
Такая автоматизация особенно важна в условиях нехватки медицинского персонала и растущего объема диагностических исследований. Роботы не устают, не делают ошибок по невнимательности и могут работать в опасных условиях.
Технология также повышает воспроизводимость результатов — каждый анализ выполняется с одинаковой точностью, что критически важно для медицинской диагностики.
Практическая польза для пациентов
В конечном счете новая разработка приведет к более быстрым и точным медицинским анализам. Пациенты смогут получать результаты исследований быстрее, а врачи — более надежные данные для постановки диагноза.
Снижение себестоимости анализов благодаря автоматизации может сделать высокотехнологичную диагностику более доступной для широких слоев населения.
Российские ученые продолжают работу над совершенствованием алгоритма и планируют расширить его применение на более сложные многороботные системы.
Следите за прорывами российской науки и технологий в нашем телеграм-канале Digital Report — мы рассказываем о достижениях отечественных ученых простым и понятным языком.
- В России обнаружили способ бесплатно получить подписку ChatGPT Plus за $240 - 06/01/2026 22:58
- Роспотребнадзор блокирует ввоз детских смесей Nestlé из-за угрозы отравлений - 06/01/2026 20:33
- Телескоп XRISM впервые разглядел материю у горизонта событий черной дыры - 06/01/2026 16:39
