Czy roboty z nogami są bezpieczne w miejscu pracy?

Nowe badanie sugeruje, że może upłynąć jeszcze dużo czasu, zanim będziemy mogli bezpiecznie współdziałać z robotami z nogami w świecie rzeczywistym.

Niedawno opublikowane badanie na konferencji IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) w 2022 roku 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 wymagających 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 reagowania w określonych sytuacjach, więc kompletność testowania staje się jeszcze bardziej istotna.”

Środowisko naukowe domaga się powszechnych przepisów dotyczących testowania bezpieczeństwa robotów mobilnych, ponieważ coraz częściej wykonują one bardziej zaawansowane zadania. Włączanie robotów i sztucznej inteligencji do naszego codziennego życia 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. Działanie w środowiskach rzeczywistych obok ludzi dodatkowo 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 porozumienia co do testowania ich w terenie.

Tworzenie nowego frameworku do testowania robotów z nogami

Badanie to jest pierwszym, które opracowało ramy testowania bezpieczeństwa opartego na danych i scenariuszach 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 też posiadanie przepisów bezpieczeństwa i testowania jest niezwykle ważne dla powodzenia tego rodzaju produktu.”

Badanie wykorzystuje algorytmy maszynowego uczenia się opartego na próbkach, aby określić, jak symulowane roboty mogą ulegać awariom podczas testów w świecie rzeczywistym. Było ono częściowo inspirowane doświadczeniem Wenga jako badacza bezpieczeństwa pojazdów w Transportation Research Center, partnerze National Highway Traffic Safety Administration.

Zespół ocenił zestaw warunków, które zapewniają stabilność robota podczas nawigacji w nowym środowisku, co uważa się za jeden z kluczowych czynników decydujących o jego ogólnej wydajności bezpieczeństwa. Wykorzystując algorytmy pochodzące z poprzednich eksperymentów z robotami, zespół zaprojektował wiele scenariuszy symulacji robota.

Jeden test koncentrował się na badaniu zdolności robota do poruszania się podczas wykonywania zadań w różnych szybkościach, takich jak chodzenie do tyłu lub stanie w miejscu. W innym teście badano 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 testów, gdy poproszono go o zwiększenie prędkości. Jednak inny robot był w stanie utrzymać się na nogach w 100 testach, gdy został pchnięty z lewej strony, ale upadł w 5 na 10 testów, gdy ta sama siła została zastosowana do jego prawej strony.

Mimo że może to potrwać trochę czasu, ramy badaczy mają potencjał, aby wspierać komercyjne wdrożenie robotów z nogami i dostarczać punkt odniesienia dla bezpieczeństwa robotów o różnych strukturach i właściwościach. Weng wspomniał, że minie trochę czasu, zanim framework ten może być wdrożony.

“Wierzymy, że ten podejście oparte na danych pomoże stworzyć bezstronne, bardziej efektywne sposoby obserwowania robotów w warunkach środowiska testowego,” mówi Weng. “To, co robimy, nie jest natychmiastowe, ale dla badaczy w przyszłości.”