Czy roboty z nogami są bezpieczne w miejscu pracy?

Nowe badanie sugeruje, że może to jeszcze potrwać długo, zanim będziemy mogli bezpiecznie współdziałać z robotami z nogami w świecie rzeczywistym.

Ostatnie badanie opublikowane w 2022 roku na konferencji IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) rzuciło światło na problem testowania i charakteryzowania bezpieczeństwa robotów z nogami. Kierowane przez zespół badaczy z Uniwersytetu Stanu Ohio, badanie koncentruje się na tego typu maszynach, które używają mechanicznych kończyn zamiast kół do poruszania się. Wyniki badania ujawniają, że obecne modele robotów z nogami nie zawsze zachowują się przewidywalnie w scenariuszach rzeczywistych, co utrudnia przewidzenie ich powodzenia lub niepowodzenia w zadaniach, które wymagają ruchu.

Systemy nieintuicyjne i złożone

Bowen Weng jest doktorantem na wydziale elektrotechniki i informatyki na Uniwersytecie Stanu Ohio.

„Nasza praca ujawnia, że te systemy robotyczne są złożone i, co więcej, nieintuicyjne”, powiedział Bowen. „Oznacza to, że nie można polegać na zdolności robota do poznania, jak zareagować w określonych sytuacjach, więc kompletność testowania staje się jeszcze bardziej ważna.”

Społeczność naukowa domaga się powszechnych przepisów dotyczących testowania bezpieczeństwa robotów mobilnych, ponieważ coraz częściej wykonują one bardziej zaawansowane zadania. Integracja robotów i sztucznej inteligencji w naszym codziennym życiu podkreśla potrzebę standaryzowanych środków bezpieczeństwa. Roboty z nogami, w szczególności, stanowią znaczne ryzyko bezpieczeństwa, ponieważ często są wykonane z metalu i mogą osiągać prędkość do 20 mph. Podczas pracy w środowiskach rzeczywistych obok ludzi, nieprzewidywalność tych środowisk jeszcze bardziej podkreśla potrzebę surowych przepisów bezpieczeństwa.

„Testowanie jest naprawdę oceną ryzyka, a naszym celem jest zbadanie, jakie ryzyko obecnie stanowią roboty dla użytkowników lub klientów w trakcie pracy”, mówi Weng.

Weng zauważa, że chociaż obecnie istnieją pewne specyfikacje bezpieczeństwa dla wdrożenia robotów z nogami, nie ma jeszcze wspólnej zgody co do testowania ich w terenie.

Opracowanie nowego frameworku do testowania robotów z nogami

Badanie to jest pierwszym, które opracowało oparty na danych, scenariuszowy framework testowania bezpieczeństwa dla robotów z nogami.

„W przyszłości te roboty mogą mieć szansę żyć obok ludzi i będą najprawdopodobniej produkowane wspólnie przez wiele międzynarodowych stron”, mówi Weng. „Dlatego tak ważne jest, aby mieć przepisy i regulacje bezpieczeństwa na miejscu dla powodzenia tego typu produktu.”

Badanie wykorzystuje algorytmy maszynowego uczenia się opartych na próbkach, aby określić, jak symulowane roboty mogą ulegać awariom podczas testów w środowisku rzeczywistym. Zostało ono częściowo zainspirowane doświadczeniem Wenga jako badacza bezpieczeństwa pojazdów w Transportation Research Center, partnera National Highway Traffic Safety Administration.

Zespół ocenił zestaw warunków, które zapewniają stabilność robota podczas nawigacji w nowym środowisku, co uważane jest za jeden z kluczowych czynników determinujących jego ogólne bezpieczeństwo. Wykorzystując algorytmy pochodzące z poprzednich eksperymentów robotycznych, zespół zaprojektował wiele scenariuszy symulacji robota.

Jeden test koncentrował się na badaniu zdolności robota do poruszania się podczas wykonywania zadań w różnych chód, takich jak chodzenie do tyłu lub stanie w miejscu. W innym teście badacze sprawdzili stabilność robota, gdy został on pchnięty z enough siłą, aby zmienić jego kierunek.

Wyniki pokazały, że jeden robot nie utrzymał równowagi w 3 na 10 prób, gdy poproszono go o zwiększenie prędkości chodu. Jednak inny robot był w stanie utrzymać równowagę w 100 próbach, gdy został pchnięty z lewej strony, ale upadł w 5 na 10 prób, gdy ta sama siła została zastosowana do jego prawej strony.

Chociaż może to potrwać trochę czasu, framework badaczy ma potencjał, aby wspierać komercyjne wdrożenie robotów z nogami i zapewnić benchmark bezpieczeństwa dla robotów o różnych strukturach i właściwościach. Weng wspomniał, że minie trochę czasu, zanim framework może być wdrożony.

„Wierzymy, że ten oparty na danych podejście pomoże stworzyć obiektywny, bardziej efektywny sposób obserwowania robotów w warunkach środowiska testowego”, mówi Weng. „To, nad czym pracujemy, nie jest natychmiastowe, ale dla badaczy w przyszłości”.