Forsker forestiller sig interaktivt cyber-fysisk menneske (iCPH) platform

Professor Eiichi Yoshida fra Tokyo University of Science har fremlagt en interessant idé om en interaktiv cyber-fysisk menneske (iCPH).

Mennesker kan naturligt udføre forskellige komplekse opgaver, såsom at sidde ned og samle genstande op. Men disse aktiviteter indebærer forskellige bevægelser og kræver multiple kontakter, hvilket kan være svært for robotter. iCPH kunne hjælpe med at løse dette problem.

Forståelse og generering af menneskelignende systemer

Den nye platform kan hjælpe med at forstå og generere menneskelignende systemer, der bruger en række kontaktrige hele-kroppsbevægelser.

Arbejdet blev offentliggjort i Frontiers in Robotics and AI.

“Som navnet antyder, kombinerer iCPH fysiske og cyberspace-elementer for at fange menneskelige bevægelser,” siger Prof. Yoshida. “Mens en humanoid robot fungerer som en fysisk tvilling af et menneske, eksisterer en digital tvilling som en simuleret menneske eller robot i cyberspace. Sidstnævnte modelleres gennem teknikker som muskuloskeletale og robotiske analyser. De to tvillinger supplerer hinanden.”

Prof. Yoshida besvarer flere spørgsmål med rammen, såsom:

• Hvordan kan humanoider efterligne menneskelige bevægelser?
• Hvordan kan robotter lære og simulere menneskelige adfærd?
• Hvordan kan robotter interagere med mennesker glat og naturligt?

iCPH-rammen

Den første del af iCPH-rammen måler menneskelige bevægelser ved at kvantificere bevægelsen af forskellige kropsdele. Den optager også sekvensen af kontakter, der er lavet af et menneske.

Rammen muliggør en generisk beskrivelse af forskellige bevægelser gennem differentialligninger samt generering af en kontaktnetsværk. En humanoid kan derefter handle på dette netværk.

Når det kommer til den digitale tvilling, lærer den netværket gennem modelbaserede og maskinelærings tilgange. Disse to er forbundet med den analytiske gradientberegning metode, og kontinuerlig læring hjælper med at undervise robot-simulationen i, hvordan man udfører kontaktskuen.

Den tredje del af iCPH beriger kontaktnetsværket gennem dataforstærkning, før vektor-kvantificeringsteknikken anvendes. Denne teknik hjælper med at udtrække symbolerne, der udtrykker kontaktsprog, og muliggør generering af kontaktsbevægelser i uerfarna situationer.

Alt dette betyder, at robotter kan udforske ukendte miljøer, mens de interagerer med mennesker ved hjælp af glatte bevægelser og mange kontakter.

Prof. Yoshida stiller tre udfordringer for iCPH, der relaterer til de generiske beskrivelser, kontinuerlig læring og symbolisering af kontaktsbevægelser. For at iCPH kan realiseres, må den lære at navigere i disse udfordringer*.*

“Data fra iCPH vil blive offentliggjort og anvendt på reelle problemer for at løse sociale og industrielle problemer. Humanoid robotter kan frigøre mennesker fra mange opgaver, der indebærer svære byrder, og forbedre deres sikkerhed, såsom løftning af tunge genstande og arbejde i farlige miljøer,” siger Prof. Yoshida. “iCPH kan også anvendes til at overvåge opgaver, der udføres af mennesker, og hjælpe med at forebygge arbejdsrelaterede sygdomme. Til sidst kan humanoider fjernstyres af mennesker gennem deres digitale tvillinger, hvilket vil tillade humanoiderne at udføre store udstyrsinstallationer og objekttransport.”