Autonomní robot najde a otevře dveře při dobíjení

Tým studentů inženýrství na univerzitě v Cincinnati staví autonomního robota, který dokáže sám otevřít dveře a najít nejbližší elektrickou zásuvku, což mu umožňuje dobíjet se bez lidské pomoci.

Nová studie byla zveřejněna v časopise Přístup IEEE. 

Dveře – robotův kryptonit

Jednou z největších překážek pro roboty jsou dveře. 

Ou Ma je ​​profesor leteckého inženýrství na University of Cincinnati. 

"Roboti dokážou mnoho věcí, ale pokud chcete, aby jeden otevřel dveře sám a prošel dveřmi, je to obrovská výzva," řekla Ma.

Tým byl schopen tento problém překonat v trojrozměrných digitálních simulacích a pro pomocné roboty je to velký krok vpřed. Tyto roboty mohou zahrnovat ty, které vysávají a dezinfikují kancelářské budovy, letiště a nemocnice. Tvoří velkou část 27 miliard dolarů robotického průmyslu. 

Yufeng Sun je hlavním autorem studie a doktorandem UC College of Engineering and Applied Science. 

Podle Sunu někteří výzkumníci tento problém vyřešili tak, že naskenovali celou místnost a vytvořili 3D digitální model, který robotovi umožní najít dveře. Jedná se však o časově náročné řešení, které je použitelné pouze pro snímanou místnost. 

Existuje mnoho problémů s vývojem autonomního robota, který by sám otevřel dveře. Za prvé, přicházejí v různých barvách a velikostech a mají různé rukojeti, které mohou být nižší nebo vyšší. Od robotů se také vyžaduje, aby věděli, jakou sílu použít k otevření dveří, aby překonali odpor. Protože se mnoho veřejných dveří samozavírá, robot může ztratit přilnavost a bude muset začít znovu.

Použití strojového učení

Pomocí strojového učení umožnili studenti UC robotu, aby se sám „učil“, jak otevřít dveře metodou pokusu a omylu. To znamená, že robot opravuje své chyby za pochodu a simulace mu pomáhají připravit se na skutečný úkol.

"Robot potřebuje dostatek dat nebo 'zkušeností', aby ho pomohl trénovat," řekl Sun. "To je velká výzva pro další robotické aplikace využívající přístupy založené na umělé inteligenci pro plnění úkolů v reálném světě." 

Sun a student magisterského studia UC Sam King nyní převádějí úspěšnou simulační studii na skutečného robota. 

„Výzvou je, jak přenést tuto naučenou politiku řízení ze simulace do reality, často označované jako problém ‚Sim2Real‘,“ řekl Sun.

Dalším problémem je, že digitální simulace jsou v počátečních aplikacích v reálném světě obvykle úspěšné pouze z 60 % až 70 %, takže Sun plánuje strávit alespoň rok zdokonalováním nového autonomního robotického systému.