إعادة تعريف الروبوتات: حل رؤية الآلة المبتكر من جامعة بوردو

حقق الباحثون في جامعة بوردو المحترمة قفزة كبيرة في عالم الروبوتات ورؤية الآلة والإدراك. هُم نهج رائد تقدم تحسينًا ملحوظًا على التقنيات التقليدية ، مما يعد بمستقبل حيث يمكن للآلات أن تدرك محيطها بشكل أكثر فاعلية وأمانًا من أي وقت مضى.

تقديم HADAR: قفزة ثورية في تصور الآلة

قدم Zubin Jacob ، الأستاذ المساعد Elmore للهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات ، بالتعاون مع عالم الأبحاث Fanglin Bao ، طريقة رائدة تسمى HADAR ، وهي اختصار لاكتشاف المدى بمساعدة الحرارة. حظي ابتكاراتهم باهتمام كبير ، وقد أدى هذا الاعتراف إلى تضخيم التوقعات المحيطة بالتطبيقات المحتملة لـ HADAR في مختلف القطاعات.

تقليديًا ، كان إدراك الآلة يعتمد على أجهزة الاستشعار النشطة مثل LiDAR والرادار والسونار ، والتي تنبعث منها إشارات لجمع بيانات ثلاثية الأبعاد حول محيطها. ومع ذلك ، فإن هذه الأساليب تمثل تحديات ، خاصة عند توسيع نطاقها. فهي عرضة لتداخل الإشارات ويمكن أن تشكل مخاطر على سلامة الإنسان. أدت القيود المفروضة على كاميرات الفيديو في ظروف الإضاءة المنخفضة و "تأثير الظلال" في التصوير الحراري التقليدي إلى زيادة تعقيد تصور الماكينة.

تسعى HADAR إلى مواجهة هذه التحديات. وأوضح باو أن "الأشياء وبيئتها تنبعث باستمرار من الإشعاع الحراري وتبعثره ، مما يؤدي إلى صور بلا نسيج تُعرف باسم" تأثير الظلال ". وتابع: "الصور الحرارية لوجه الشخص تظهر فقط ملامح الوجه وبعض التباين في درجات الحرارة. لا توجد ميزات ، مما يجعل الأمر يبدو كما لو كنت قد رأيت شبحًا. يعد فقدان المعلومات والملمس والميزات هذا بمثابة عقبة أمام إدراك الماكينة باستخدام الإشعاع الحراري ".

إن حل HADAR عبارة عن مزيج من الفيزياء الحرارية، والتصوير بالأشعة تحت الحمراء، والتعلم الآلي، مما يتيح إدراكًا سلبيًا كاملاً للآلة ومدركًا للفيزياء. أكد جاكوب على التحول النموذجي الذي أحدثه HADAR، قائلًا: "إن عملنا يبني الأسس النظرية للمعلومات للإدراك الحراري لإظهار أن الظلام الدامس يحمل نفس القدر من المعلومات التي يحملها ضوء النهار. لقد جعل التطور البشر متحيزين نحو النهار. إن إدراك الآلة للمستقبل سوف يتغلب على هذا الانقسام الطويل الأمد بين النهار والليل.

التداعيات العملية والتوجهات المستقبلية

تم التأكيد على فعالية HADAR من خلال قدرتها على استعادة القوام في سيناريو ليلي على الطرق الوعرة. وأشار باو إلى أن "رؤية HADAR TeX استعادت القوام وتغلبت على تأثير الظلال". لقد حدد بدقة الأنماط المعقدة مثل تموجات الماء وتجاعيد اللحاء ، مما يعرض قدراته الحسية الفائقة.

ومع ذلك ، قبل أن يتم دمج HADAR في تطبيقات العالم الحقيقي مثل السيارات ذاتية القيادة أو الروبوتات ، هناك تحديات يجب معالجتها. لاحظ باو أن "المستشعر الحالي كبير وثقيل لأن خوارزميات HADAR تتطلب ألوانًا عديدة من الأشعة تحت الحمراء غير المرئية. لتطبيقه على السيارات أو الروبوتات ذاتية القيادة ، نحتاج إلى تقليل الحجم والسعر مع جعل الكاميرات أسرع ". يتمثل الطموح في تحسين معدل الإطارات لجهاز الاستشعار الحالي ، والذي يقوم حاليًا بإنشاء صورة كل ثانية ، لتلبية متطلبات المركبات المستقلة.

فيما يتعلق بالتطبيقات ، في حين أن رؤية HADAR TeX مصممة حاليًا للمركبات الآلية والروبوتات ، فإن إمكاناتها تمتد إلى أبعد من ذلك بكثير. من الزراعة والدفاع إلى الرعاية الصحية ومراقبة الحياة البرية ، فإن الاحتمالات هائلة.

تقديراً لعملهما الرائد ، حصل جاكوب وباو على تمويل من DARPA وحصلا على 50,000 ألف دولار من صندوق Trask للابتكار التابع لمكتب تسويق التكنولوجيا. كشف الثنائي عن ابتكاراتهما لمكتب Purdue Innovates Office of Technology Commercialization ، واتخاذ الخطوات الأولية للحصول على براءة اختراع لإنشائهما.

تم تعيين هذا البحث التحويلي من جامعة بوردو لإعادة تعريف حدود إدراك الآلة ، مما يفسح المجال لمستقبل أكثر أمانًا وفعالية في مجال الروبوتات وما بعدها.