في عالم تكنولوجيا الروبوتات، تمثل AVALON خطوة كبيرة إلى الأمام في مجال الملاحة الداخلية للروبوتات، حيث تعالج التحدي الكبير المتمثل في قلة التخطيط المسبق للمساحات التي تحتاج إلى تحسين. يعتمد الإطار الذي تقدمه AVALON على ذاكرة طوبولوجية متعددة الطبقات ومستندة إلى خبرات البشر، مما يتيح للروبوت التنقل في أماكن غير مفهومة مسبقاً.

يستفيد النظام من معلومات مزدوجة: يقترح المشغلون البشريون القيود المهمة على المهمة، بينما يقوم الروبوت بجمع أدلة من البيئة الفيزيائية. يتطلب نشر AVALON فقط مخطط طابق، وبعض الأدلة للمكان، وتوافق أولي مع الطوبولوجيا لتتوافق مع قياسات الحركة (odometry).

أظهرت التجارب التي أجريناها على نموذج الروبوت Unitree Go2، أن AVALON مع تقنية X-NavDP أكمل مهمة النقل من التقاطع إلى المطعم بمسافة 12.81 متر في زمن قدره 46.4 ثانية، ما يعكس تفوقه بنسبة 40.9% في الوقت مقارنة بالنموذج السابق DimOS-Go2. هذه النتائج تمثل دليلاً قوياً على كفاءة النظام الجديد وقدرته على العمل بدون الحاجة إلى خرائط جغرافية تامة.

تعد تقنية AVALON فريدة تمامًا، حيث تقوم بتحديث الذاكرة المشتركة بين الإنسان والروبوت، مما يضمن الفصل الواضح بين موافقات البشر وقدرة الروبوت على العبور. إلى متى يمكن أن تصل هذه التكنولوجيا المبتكرة في تحسين الروبوتات لخدمة المجتمع؟