Yumuşak Gövdeli Robotlar Yeni Derin Öğrenme Sinir Ağı ile Daha Verimli

Yumuşak gövdeli robotlar, geleneksel ve sert gövdeli robotların gerçekleştiremeyeceği görevleri gerçekleştirebilen çok önemli bir araçtır. former, insanların daha güvenli bir şekilde etkileşime girer ve dar alanlara sığabilir.

Yumuşak robotlarla ilgili büyük bir zorluk, görevleri gerçekleştirmek için tüm vücut parçalarının nerede olduğunu bilmeleri gerektiğidir ve bu, yumuşak robotların几乎 sonsuz şekilde deforme olabilmesi nedeniyle daha da zorlaşır.

Şimdi, MIT’deki araştırmacılar, mühendislerin yumuşak robotları, çevrelerini daha fazla veri toplamak üzere tasarlayabilen bir derin öğrenme algoritması geliştirdiler. Algoritma, robotun vücudunda sensörlerin optimize edilmiş yerleştirilmesini önererek çalışır. Bu, görevleri gerçekleştirirken çevreye etkileşime girmesini sağlar.

Alexander Amini, Andrew Spielberg ile birlikte araştırmanın ortak yazarıdır ve her ikisi de MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’nda doktora öğrencisidir. Araştırma, Lillian Chin, Wojciech Matusik ve Daniela Rus ile birlikte IEEE Robotics and Automation Letters dergisinde yayımlandı.

“Sistem, yalnızca bir görevi öğrenmekle kalmaz, aynı zamanda o görevi çözmek için robota nasıl tasarlanacağını da öğrenir” diyor Amini. “Sensör yerleştirme çok zor bir problemdir. Çözümü bulmak çok heyecan verici.”

https://www.youtube.com/watch?v=MSa7D0FvxqY

Sert ve Yumuşak Robotlar

Sert robotların en büyük avantajlarından biri, sınırlı bir hareket aralığının olmasıdır ve bu, daha yönetilebilir hesaplamalar anlamına gelir.

Bu hesaplamalar, haritalama ve hareket planlaması kontrol eden algoritmalarla çalışırken daha kolaydır. Yumuşak robotlar aynı şeyi yapamazlar, çünkü esneklerdir.

“Yumuşak robotların ana problemi, sonsuz boyutlu olmalarıdır” diyor Spielberg. “Teoride, bir yumuşak gövdeli robotun herhangi bir noktası, her şekilde deforme olabilir.”

Geçmişte, araştırmacılar, robotun konumunu belirlemek için dış bir kamera kullandılar ve bu daha sonra robotun kontrol programına geri beslendi. Yeni ekip, dış yardım olmadan bir yumuşak robot oluşturmak için bir yol aradı.

“Robotun kendisine sonsuz sayıda sensör koyamazsınız” diye devam ediyor Spielberg. “Soru şu: Kaç sensörünüz var ve bu sensörleri en çok yararlanmak için nereye koyuyorsunuz?”

Araştırmacılar, sensör yerleştirme ve görevleri verimli bir şekilde tamamlamak için öğrenen bir novel sinir ağı mimarisi geliştirdiler. İlk olarak, robotun vücudunu “parçacıklar” olarak adlandırılan farklı bölgelere ayırdılar.

Sinir ağı, her parçacığın gerilme oranını girdi olarak kullandı ve deneme yanılma yoluyla, bir görev için en verimli hareket dizisini öğrenebildi. Ağ, aynı zamanda hangi parçacıkların daha fazla kullanıldığını takip etti, böylece ağın girdileri ayarlanabildi.

İnsanları Sensör Yerleştirme Konusunda Geride Bırakmak

Ağ, robotun vücudunda sensörlerin yerleştirilmesini, en önemli parçacıkları optimize ederek önerir. Testlerde, algoritma, sensörlerin en verimli yerlerini belirlemede insanları geride bıraktı.

Algoritma, bir dizi uzman tahmini ile test edildi.

“Modelimiz, her görev için insanları büyük ölçüde geride bıraktı,尽管 ben bazı robot gövdelerine baktım ve sensörlerin nereye yerleştirilmesi gerektiğine çok emin hissettim” diyor Amini. “Bu problemde beklediğimizden çok daha fazla nüans var.”

Spielberg’e göre, yeni gelişme, robot tasarım sürecini otomatikleştirmeye ve robot hareketlerini kontrol etmek için yeni algoritmalar geliştirmeye yardımcı olabilir.

“Ayrıca, bu robotları nasıl sensörleştireceğimizi ve bunun sistemdeki diğer bileşenlerle nasıl etkileşime gireceğini düşünmemiz gerekiyor” diyor. “Bu, çok güçlü, iyi optimize edilmiş bir dokunma hissi gerektiren bir şey. Bu nedenle, hemen etkili olabilecek bir potansiyel var.”

“Sensörlü yumuşak robotların tasarımını otomatikleştirmek, fiziksel görevlerde insanlara yardımcı olan akıllı araçlar oluşturmak için önemli bir adımdır” diyor Rus. “Sensörler, bu sürecin önemli bir aspectidir, çünkü yumuşak robota dünya ve dünya ile ilişkisini anlamak ve “görmek” için olanak sağlar.”