Робототехніка
Автономний робот знаходить і відкриває двері під час підзарядки
Команда студентів-інженерів з Університету Цинциннаті створює автономного робота, який може самостійно відкривати двері та знаходити найближчу електричну розетку, що дозволяє йому заряджатися без допомоги людини.
Нове дослідження було опубліковано в журналі Доступ IEEE.
Двері – криптоніт робота
Однією з найбільших перешкод для роботів є двері.
Оу Ма — професор аерокосмічної техніки в Університеті Цинциннаті.
«Роботи можуть робити багато речей, але якщо ви хочете, щоб один відкрив двері сам і пройшов у дверний отвір, це величезний виклик», — сказав Ма.
Команда змогла подолати цю проблему за допомогою тривимірного цифрового моделювання, і це великий крок вперед для роботів-помічників. Серед цих роботів можуть бути ті, які пилососять і дезінфікують офісні будівлі, аеропорти та лікарні. Вони становлять значну частину робототехнічної промисловості вартістю 27 мільярдів доларів.
Юфен Сун є провідним автором дослідження та докторантом коледжу інженерії та прикладних наук Каліфорнійського університету.
За словами Sun, деякі дослідники вирішили цю проблему, відсканувавши всю кімнату, щоб створити тривимірну цифрову модель, яка дозволяє роботу знайти двері. Однак це трудомістке рішення, яке застосовне лише до приміщення, яке сканується.
Розробка автономного робота, здатного самостійно відкривати двері, пов’язана з багатьма проблемами. По-перше, вони бувають різних кольорів і розмірів, а також мають різні ручки, які можуть бути нижче або вище. Роботи також повинні знати, яку силу використовувати, щоб відкрити двері, щоб подолати опір. Оскільки багато громадських дверей зачиняються самі, робот може втратити контроль і йому доведеться починати все спочатку.
Використання машинного навчання
Завдяки використанню машинного навчання студенти Каліфорнійського університету дозволили роботу «навчити» відкривати двері методом проб і помилок. Це означає, що робот виправляє свої помилки по ходу роботи, а моделювання допомагає йому підготуватися до реального завдання.
«Робот потребує достатньо даних або «досвіду», щоб допомогти його навчити», — сказав Сан. «Це великий виклик для інших роботизованих програм, які використовують підходи на основі ШІ для виконання реальних завдань».
Sun і студент магістратури Каліфорнійського університету Сем Кінг зараз перетворюють успішне симуляційне дослідження на справжнього робота.
«Завдання полягає в тому, як перенести цю вивчену політику керування з симуляції в реальність, яку часто називають проблемою «Sim2Real», — сказав Сан.
Інша проблема полягає в тому, що цифрове моделювання зазвичай лише на 60%-70% успішне в початкових реальних програмах, тому Sun планує витратити принаймні рік на вдосконалення нової автономної робототехнічної системи.
