Avtonomni robot med polnjenjem sam poišče in odpre vrata

Skupina študentov inženirstva na Univerzi v Cincinnatiju izdeluje avtonomnega robota, ki lahko sam odpre svoja vrata in poišče najbližjo električno vtičnico, kar mu omogoča polnjenje brez človeške pomoči.

Nova študija je bila objavljena v reviji Dostop do IEEE. 

Doors – robotov kriptonit

Ena največjih ovir za robote so vrata. 

Ou Ma je ​​profesor vesoljskega inženirstva na Univerzi v Cincinnatiju. 

"Roboti lahko počnejo marsikaj, toda če želite, da nekdo sam odpre vrata in gre skozi vrata, je to izjemen izziv," je dejal Ma.

Ekipa je to težavo lahko premagala v tridimenzionalnih digitalnih simulacijah in je velik korak naprej za robote pomočnike. Ti roboti lahko vključujejo tiste, ki sesajo in razkužujejo poslovne zgradbe, letališča in bolnišnice. Sestavljajo velik del 27 milijard dolarjev vredne robotske industrije. 

Yufeng Sun je glavni avtor študije in doktorski študent UC College of Engineering and Applied Science. 

Po Sunu so nekateri raziskovalci to težavo rešili tako, da so skenirali celotno sobo in ustvarili 3D digitalni model, ki robotu omogoča, da poišče vrata. Vendar je to zamudna rešitev, ki je uporabna le za prostor, ki ga skenirate. 

Pri razvoju avtonomnega robota, ki sam odpre vrata, je veliko izzivov. Prvič, prihajajo v različnih barvah in velikostih ter imajo različne ročaje, ki so lahko nižji ali višji. Roboti morajo tudi vedeti, koliko sile morajo uporabiti za odpiranje vrat, da premagajo odpor. Ker se številna javna vrata zapirajo sama, lahko robot izgubi oprijem in mora začeti znova.

Uporaba strojnega učenja

Z uporabo strojnega učenja so študenti UC robotu omogočili, da se »nauči«, kako odpreti vrata s poskusi in napakami. To pomeni, da robot sproti popravlja svoje napake, simulacije pa mu pomagajo pripraviti se na dejansko nalogo.

"Robot potrebuje dovolj podatkov ali 'izkušenj', da ga lahko usposobimo," je dejal Sun. "To je velik izziv za druge robotske aplikacije, ki uporabljajo pristope, ki temeljijo na umetni inteligenci, za opravljanje nalog v resničnem svetu." 

Sun in magistrski študent UC Sam King zdaj uspešno simulacijsko študijo spreminjata v pravega robota. 

»Izziv je, kako to naučeno politiko nadzora prenesti iz simulacije v realnost, kar se pogosto imenuje problem 'Sim2Real',« je dejal Sun.

Drug izziv je, da so digitalne simulacije običajno le 60- do 70-odstotno uspešne v začetnih aplikacijah v resničnem svetu, zato namerava Sun porabiti vsaj eno leto za izpopolnjevanje novega avtonomnega robotskega sistema.