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 stikkontakten, som gjør at den kan lades opp uten menneskelig hjelp.

Den nye studien ble publisert i tidsskriftet IEEE-tilgang. 

Dører – En Robots Kryptonitt

En av de største hindringene for roboter er dører. 

Ou Ma er professor i luftfartsteknikk ved University of Cincinnati. 

"Roboter kan gjøre mange ting, men hvis du vil at en skal åpne en dør av seg selv og gå gjennom døråpningen, er det en enorm utfordring," sa Ma.

Teamet klarte å overvinne dette problemet i tredimensjonale digitale simuleringer, og det er et stort fremskritt for hjelperoboter. Disse robotene kan inkludere de som støvsuger og desinfiserer kontorbygg, flyplasser og sykehus. De utgjør en stor del av robotindustrien på 27 milliarder dollar. 

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

Ifølge Sun har noen forskere jobbet rundt dette problemet ved å skanne et helt rom for å lage en 3D digital modell, som gjør det mulig for en robot å finne en dør. Dette er imidlertid en tidkrevende løsning som kun gjelder rommet som skannes. 

Det er mange utfordringer med å utvikle en autonom robot for å åpne en dør selv. For det første kommer de i forskjellige farger og størrelser, og de har forskjellige håndtak som kan være lavere eller høyere. Roboter er også pålagt å vite hvor mye kraft de skal bruke for å åpne dører for å overvinne motstand. Siden mange offentlige dører er selvlukkende, kan en robot miste grepet og bli pålagt å starte på nytt.

Bruker maskinlæring

Gjennom bruk av maskinlæring gjorde UC-studentene roboten i stand til å "lære" seg selv hvordan man åpner en dør gjennom prøving og feiling. Dette betyr at roboten retter opp sine feil mens den går, og simuleringer hjelper den med å forberede seg på selve oppgaven.

"Roboten trenger nok data eller 'erfaringer' for å hjelpe til med å trene den," sa Sun. "Dette er en stor utfordring for andre robotapplikasjoner som bruker AI-baserte tilnærminger for å utføre oppgaver i den virkelige verden." 

Sun og UC masterstudent Sam King konverterer nå den vellykkede simuleringsstudien til en ekte robot. 

"Utfordringen er hvordan man overfører denne innlærte kontrollpolitikken fra simulering til virkelighet, ofte referert til som et 'Sim2Real'-problem," sa Sun.

En annen utfordring er at digitale simuleringer vanligvis bare er 60 % til 70 % vellykkede i de første virkelige applikasjonene, så Sun planlegger å bruke minst et år på å perfeksjonere det nye autonome robotsystemet.