Технологии#Тенденции: Техническое зрение в робототехнике будет дополняться интеллектом (+Видео)
Еще несколькими годами ранее считалось, что для самостоятельного передвижения мобильных роботов, проблемой мог считаться, например - стол. Любая преграда рассматривалась как непреодолимое препятствие, которую следует избегать, в противном случае – идти напролом, ликвидируя все, что встречается на пути. Порой невозможность реализации одного из действий приводило к бессмысленным движениям в разные стороны. Теперь все по-другому. Роботов научили преодолевать препятствия с умом!
Официальная презентация технологии «умного зрения» состоялась на конференции IROS 2016 в Южной Корее. Представитель Google DeepMind Джонатан Шольц совместно с соавторами из Georgia Tech представил доклад на тему "Навигация среди движимых препятствий с извлечением динамических ограничений". Согласно представленной в докладе информации, манипуляторы приобретают возможность «с умом» распознавать объекты на своем пути, анализировать эффективность принятого решения и мастерски достигать цели попадания в необходимое место.
Проблема перемещения через заставленные пространства является очень распространенной ситуацией в домашних условиях, таких как дома и офисы, где вещи могут загромождать проход непредсказуемым образом. В отличие от структурированной среды, например, заводов и лабораторий, сложно предсказать местоположение нахождения вещей в конкретный момент времени, что неимоверно усложняет задачу продвижения среди предметов для роботов.
Для наглядности в качестве примера был представлен робот Golem Krang, который совмещает в себе систему Навигации между подвижными препятствиями (Navigation Among Movable Obstacle –NAMO) и алгоритм обучения, основанный на законах физики (Physics-Based Reinforcement Learning – PBRL). По существу Krang способен использовать физический движок, чтобы понять и предсказать поведение объектов, затем впоследствии, используя полученные знания, передвинуть предметы.
Вот как это работает на примере двух столов-препятствий, масса каждого - около 35 кг, причем дополнительно установлены блокируемые колесики:
Успех! А вот еще пример того, когда Krang предварительно применяет силу для прохождения посередине между двумя столами, но после неудачных попыток вынужден откорректировать свое дальнейшее продвижение:
В момент перемещения столов, Krang не имеет ни малейшего представления о прикрепленных ограничениях. Каждый раз, когда один из столов не поддается передвижению предполагаемому алгоритму, Krang обновляет его физическую модель с дальнейшим применением другого варианта решения с учетом имеющихся ограничений. В выше представленных видео используется идентичная кодовая база, адаптируемая по мере необходимости к каждой конкретной ситуации. Теперь при встрече с каким-либо объектом, манипулятор анализирует, как лучше действовать. Этот вид адаптивного поведения обучения является повседневным навыком для людей, а в дальнейшем это умение станет одним из важнейших и для мобильных роботов.
На самом деле для робота Golem Krang совершать такого рода манипуляции в реальной неструктурированной среде представляется достаточно сложным. Исследователям придется потрудиться над обновленной системой управления роботом без использования расположенной сверху 6-камерной системы машинного зрения.
Автор: Вадим Егунов: 14.11.2016
Источник: spectrum.ieee.org
Популярные новости технологий
- В Амстердаме с помощью роботизированного 3D-принтера напечатают мост!
- Codian создал опцию расширяющую количество осей у Delta роботов
- Comau предложил рынку нового робота «Гонщика»
- Fronius выпустил тренажер для программистов роботов
- Создан новый скоростной робот для перемещения габаритных изделий
- Aimess создал революционную систему измерения
- Kawasaki duAro – полноценный ответ рынку двуруких роботов
- Официально: Выпущен робот грузоподъемностью 1700кг
- Промышленные роботы - 10 эпических фото
- Fanuc выпустил сильнейший коллаборативный робот в мире
- 5 самых распространенных мифов о Сварочных Роботах
-
XtalPi и ABB автоматизировали лабораторные рабочие станции с помощью коботов GoFa (+Видео)
13.01.2024
-
Comau представил новую систему автоматизации для производства электроприводов NIO
11.01.2024
-
Universal Robots удвоил производство UR20 из-за высокого спроса
05.01.2024
-
Новинка от ABB – роботы IRB 930 (+Видео)
21.12.2023
-
ABB и Porsche начали сотрудничество по разработке автоматизированных систем производства домов
13.12.2023