Algoritmalar Robotların Engellerden Kaçınmasına ve Vahşi Ortamlarda Koşmasına İzin Verir

Kaliforniya Üniversitesi – San Diego’daki bir araştırma ekibi, dört ayaklı robotların vahşi ortamda yürüyerek ve koşarak ilerlemelerine olanak tanıyan yeni bir algoritma sistemi geliştirdi. Robotlar, statik ve hareketli engellerden kaçınırken zorlu ve karmaşık arazilerde ilerleyebilir.

Ekibin yaptığı testlerde, bir robot sistem tarafından yönlendirilerek kum, çakıl, çim ve dallar ve düşen yapraklarla kaplı tümsekli toprak tepeler üzerinde otomatik olarak ve hızlı bir şekilde ilerledi. Aynı zamanda, direklere, ağaçlara, çalılara, kayalara, banklara ve insanlara çarpmaktan kaçındı. Robot ayrıca, çeşitli engellere çarpmadan yoğun bir ofis alanında ilerleme yeteneğini de gösterdi.

Verimli Bacaklı Robotlar Oluşturma

Yeni sistem, araştırmacıların arama ve kurtarma görevleri veya insanların ulaşmasının zor veya tehlikeli olduğu alanlarda bilgi toplamak için verimli robotlar oluşturmalarına bir adım daha yaklaştıkları anlamına geliyor.

Çalışma, 23-27 Ekim tarihleri arasında Kyoto, Japonya’da yapılacak olan 2022 Uluslararası Akıllı Robotlar ve Sistemler Konferansı’nda (IROS) sunulacak.

Sistem, robotun görme duyusunu propriyosepsiyon ile birleştirerek robota daha fazla esneklik kazandırıyor, propriyosepsiyon ise robotun hareket, yön, hız, konum ve dokunma duyusunu içeren başka bir algılama modu.

Mevcut yaklaşımların çoğu, bacaklı robotları yürümeye ve navigasyona öğretmek için ya propriyosepsiyonu ya da görme duyusunu kullanıyor, ancak ikisini aynı anda kullanmıyor.

Propriyosepsiyonu Bilgisayarlı Görüntüleme ile Birleştirme

Xiaolong Wang, UC San Diego Jacobs Mühendislik Okulu’nda elektrik ve bilgisayar mühendisliği profesörü.

“Bir durumda, bu, bir robota sadece zemini dokunarak ve hissederek yürümeyi öğretmek gibi. Diğerinde, robot, sadece görme yoluyla bacak hareketlerini planlıyor. İki şeyi aynı anda öğrenmiyor” dedi Wang. “Çalışmamızda, propriyosepsiyonu bilgisayar görüntüleme ile birleştirerek, bacaklı bir robota, sadece iyi tanımlanmış olanlar değil, çeşitli zorlu ortamlarda da engellerden kaçınarak verimli ve düzgün bir şekilde ilerlemesine olanak tanıyoruz.”

Ekibin geliştirdiği sistem, robotun başındaki bir derinlik kamerasından alınan gerçek zamanlı görüntülerden gelen verileri, robotun bacaklarındaki sensörlerden gelen verilerle birleştiren özel bir algoritma setine dayaniyor.

Ancak Wang, bunun phức bir görev olduğunu söyledi.

“Sorun, gerçek dünya operasyonunda bazen kameradan alınan görüntülerde biraz gecikme olması, bu nedenle iki farklı algılama modundan gelen veriler her zaman aynı anda gelmiyor” diye açıkladı.

Ekibin bu zorluğu, girişleri simüle ederek ve iki set girişi rastgeleleştirerek çözdü. Araştırmacılar bu tekniğe çok modlu gecikme rastgeleleştirme diyor ve daha sonra kullanılan ve rastgeleleştirilmiş girişleri bir pekiştirme öğrenme politikası için eğitti. Bu yaklaşım, robota hızlı bir şekilde karar verme ve çevresiindeki değişiklikleri öngörme yeteneği kazandırdı. Bu yetenekler, robota farklı tür arazilerde engellerden daha hızlı ilerleme yeteneği kazandırdı, tüm bunlar bir insan operatörün yardımına gerek kalmadan.

Ekibin şimdi hedefi, bacaklı robotları daha da esnek hale getirmek, böylece daha karmaşık arazilerde çalışabilsinler.

“Şu anda, bir robota basit hareketler gibi yürümeyi, koşmayı ve engellerden kaçınmayı öğretebiliriz” dedi Wang. “Sonraki hedeflerimiz, bir robota merdivenlerden yukarı ve aşağı inmesini, taşlar üzerinde yürümesini, yön değiştirmesini ve engelleri atlamasını sağlamaktır.”