Autonomiczny robot otwiera i zamyka drzwi oraz ładuje się samodzielnie

Zespół studentów inżynierii na Uniwersytecie w Cincinnati buduje autonomicznego robota, który może otworzyć własne drzwi i znaleźć najbliższe gniazdo elektryczne, co pozwala mu na ładowanie bez pomocy ludzkiej.

Nowe badanie zostało opublikowane w czasopiśmie IEEE Access.

Drzwi – kryptonit robota

Jedną z największych przeszkód dla robotów są drzwi.

Ou Ma jest profesorem inżynierii lotniczej na Uniwersytecie w Cincinnati.

„Robot może wykonywać wiele zadań, ale jeśli chcesz, aby otworzył drzwi i przeszedł przez nie, to jest to ogromne wyzwanie”, powiedział Ma.

Zespół był w stanie pokonać ten problem w trójwymiarowych symulacjach cyfrowych, co jest dużym krokiem naprzód dla robotów pomocniczych. Te roboty mogą obejmować te, które sprzątają i dezynfekują biura, lotniska i szpitale. Stanowią one dużą część 27-miliardowej branży robotycznej.

Yufeng Sun jest głównym autorem badania i doktorantem na Wydziale Inżynierii i Nauk Stosowanych Uniwersytetu w Cincinnati.

Według Sun, niektórzy badacze rozwiązali ten problem, skanując cały pokój, aby utworzyć trójwymiarowy model cyfrowy, co pozwala robotowi na znalezienie drzwi. Jednak jest to czasochłonne rozwiązanie, które dotyczy tylko skanowanego pokoju.

Istnieje wiele wyzwań związanych z opracowaniem autonomicznego robota, który może otworzyć drzwi. Po pierwsze, drzwi mają różne kolory i rozmiary, a także różne uchwyty, które mogą być niższe lub wyższe. Roboty również muszą wiedzieć, jaka siła jest potrzebna do otwarcia drzwi, aby pokonać opór. Ponieważ wiele drzwi publicznych jest samozamykających, robot może stracić chwyt i musi zacząć od nowa.

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

Używanie uczenia maszynowego

Dzięki użyciu uczenia maszynowego, studenci z Uniwersytetu w Cincinnati umożliwili robotowi „nauczenie się”, jak otworzyć drzwi za pomocą prób i błędów. Oznacza to, że robot poprawia swoje błędy, a symulacje pomagają mu przygotować się do rzeczywistego zadania.

„Robot potrzebuje wystarczających danych lub „doświadczeń”, aby pomóc w jego szkoleniu”, powiedział Sun. „To jest duże wyzwanie dla innych aplikacji robotycznych, które wykorzystują podejścia oparte na sztucznej inteligencji do wykonywania zadań w świecie rzeczywistym”.

Sun i student magisterski Sam King są teraz w trakcie przekształcania udanego badania symulacyjnego w prawdziwego robota.

„Wyzwanie polega na tym, aby przenieść tę nauczoną politykę sterowania z symulacji do rzeczywistości, co jest często określane jako problem „Sim2Real”, powiedział Sun.

Innym wyzwaniem jest to, że symulacje cyfrowe są zwykle tylko 60% do 70% skuteczne w początkowych aplikacjach świata rzeczywistego, więc Sun planuje spędzić co najmniej rok na udoskonaleniu nowego systemu robotyki autonomicznej.