Autonom robot finner og åpner dører mens den lader seg selv

Et team av ingeniørstudenter ved University of Cincinnati bygger en autonom robot som kan åpne sine egne dører og finne den nærmeste elektriske veggen utgang, som gjør det mulig for den å lade seg selv uten menneskelig hjelp.

Den nye studien ble publisert i tidsskriftet IEEE Access.

Dører – En robots akilleshæl

En av de største hindringene for roboter er dører.

Ou Ma er en professor i romfartsteknikk ved University of Cincinnati.

“Roboter kan gjøre mange ting, men hvis du vil at en skal åpne en dør på egen hånd og gå gjennom døråpningen, er det en enorm utfordring,” sa Ma.

Teamet var i stand til å overvinne dette problemet i tredimensjonale digitale simuleringer, og det er et stort skritt fremover for hjelperoboter. Disse robotene kan inkludere de som rengjør og desinfiserer kontorbygninger, flyplasser og sykehus. De utgjør en stor del av den 27 milliarder dollar store robotindustrien.

Yufeng Sun er studiens hovedforfatter og en doktorgradsstudent ved UC College of Engineering and Applied Science.

Ifølge Sun, har noen forskere arbeidet seg rundt dette problemet ved å skanne hele rommet for å lage en 3D-digital modell, som gjør det mulig for en robot å lokalisere en dør. Men dette er en tidkrevende løsning som bare er anvendbar på rommet som er skannet.

Det er mange utfordringer ved å utvikle en autonom robot som kan åpne en dør på egen hånd. Først og fremst kommer dører i forskjellige farger og størrelser, og de har forskjellige håndtaker som kan være lavere eller høyere. Robotene må også vite hvor mye kraft de må bruke for å åpne dører for å overvinne motstanden. Siden mange offentlige dører er selvstengende, kan en robot miste grepet og må starte på nytt.

https://www.youtube.com/watch?v=O_FV47hIRus

Bruke maskinlæring

Gjennom bruken av maskinlæring, aktiverte UC-studentene roboten til å “lære” seg selv å åpne en dør gjennom prøving og feil. Dette betyr at roboten korrigerer sine feil mens den går, og simuleringer hjelper den å forberede seg på den faktiske oppgaven.

“Roboten trenger tilstrekkelig data eller ‘erfaringer’ for å hjelpe med å trene den,” sa Sun. “Dette er en stor utfordring for andre robotiske applikasjoner som bruker AI-baserte tilnærminger for å utføre virkelige oppgaver.”

Sun og UC-masterstudenter Sam King konverterer nå den vellykkede simuleringsstudien til en virkelig robot.

“Utfordringen er hvordan man overfører denne lærte kontrollpolitikken fra simulering til virkelighet, ofte omtalt som et ‘Sim2Real’-problem,” sa Sun.

En annen utfordring er at digitale simuleringer vanligvis bare er 60% til 70% suksessfulle i de første virkelige anvendelsene, så Sun planlegger å bruke minst ett år på å perfeksjonere det nye autonome robotikksystemet.