علماء الحاسوب يطورون نظامًا دقيقًا للملاحة للروبوتات في غرف الطوارئ

تم تطوير نظام ملاحة جديد للروبوتات في جامعة كاليفورنيا سان دييغو، والذي أثبت أنه أكثر دقة. سيتمكن هذا النظام من تمكين الروبوتات من التنقل بشكل أفضل في أقسام الطوارئ والبيئات السريرية المزدحمة. بالإضافة إلى النظام الجديد، طور الباحثون أيضًا مجموعة بيانات من مقاطع الفيديو المفتوحة المصدر التي يمكن استخدامها لتدريب أنظمة الملاحة الروبوتية في المستقبل.

تم تقديم البحث في ورقة لمؤتمر الدولي للrobotics والautomation، والذي سيعقد في مدينة xi’an في الصين من 30 مايو إلى 5 يونيو. قاد الفريق البروفيسور لوريل ريك وطالب الدكتوراه أنجيليك تيلور.

لقد تحدث الأطباء طويلاً عن كيف يمكن للروبوتات مساعدة الأطباء والممرضات والموظفين في قسم الطوارئ، وواحدة من الاستنتاجات كانت أنهم يمكن أن يفعلوا ذلك بشكل أفضل من خلال تسليم الإمدادات والمواد. من أجل ذلك، يجب أن تكون الروبوتات قادرة على تجنب المواقف التي تتضمن موظفين مزدحمين مع المرضى في حالة حرجة أو خطيرة.

ريك لديها تعيينات في علوم الحاسوب وطب الطوارئ في جامعة كاليفورنيا سان دييغو.

“Để أداء هذه المهام، يجب أن تفهم الروبوتات سياق البيئات المستشفيات المعقدة والأشخاص الذين يعملون حولهم،” قال ريك.

شبكة الملاحة الآمنة العميقة (SafeDQN)

تم بناء نظام الملاحة بواسطة تيلور وزملاؤه، والذي يسمى شبكة الملاحة الآمنة العميقة (SafeDQN). تم بناؤه حول خوارزمية تنظر إلى عدد الأشخاص المزدحمين في الفضاء وكيف يتحركون بشكل مفاجئ.

تعتمد الخوارزمية على ملاحظات الأطباء في قسم الطوارئ، على سبيل المثال، عندما يقدم فريق كامل المساعدة لمرضى الذين يعانون من حالة تدهور. يتحرك الأطباء في بيئة الطوارئ بطريقة دقيقة وسريعة، لذلك يسمح نظام الملاحة للروبوتات بالتحرك حول هذه المجموعات من الأشخاص مع تجنب الحصول في طريقهم.

تيلور هو جزء من مختبر روبوتات الرعاية الصحية في ريك في قسم علوم الحاسوب والهندسة في جامعة كاليفورنيا سان دييغو.

“تم تصميم نظامنا للتعامل مع أسوأ السيناريوهات التي يمكن أن تحدث في قسم الطوارئ،” قال تيلور

تم تدريب الخوارزمية على مقاطع فيديو على يوتيوب جاءت من الأفلام الوثائقية والبرامج الواقعية عن غرف الطوارئ. هناك أكثر من 700 مقطع فيديو متاح للفرق البحثية الأخرى التي تبحث عن تدريب الخوارزميات والروبوتات.

تم اختبار الخوارزمية في بيئة محاكاة، وعندما تم وضعها ضد أنظمة الملاحة الأخرى للروبوتات، كان نظام SafeDQN أكثر كفاءة وأمان في جميع الحالات.

سيقوم الباحثون الآن باختبار النظام على روبوت فعلي في بيئة حقيقية، ويقولون إنه له تطبيقات خارج قسم الطوارئ، مثل بعثات البحث والإنقاذ.