211service.com
Twój osobisty asystent robota
Poza Roombą roboty nie poczyniły większych postępów w infiltracji amerykańskich domów. Jednak naukowcy ze Stanford University opracowali oprogramowanie, które pozwala pokonać jedno z największych wyzwań: nauczyć robota, jak podnieść przedmiot, z którym nigdy wcześniej się nie spotkał. Oprogramowanie robota sugeruje, że najlepszym sposobem na podniesienie czegoś nowego jest określenie najbardziej chwytliwej części przedmiotu – na przykład nóżki kieliszka, rączki kubka lub krawędzi książki.
Podnieś to: Naukowcy ze Stanford zaprojektowali oprogramowanie, które pomaga robotowi chwytać przedmioty, których nigdy wcześniej nie widział. Sprzęt znajduje się na podstawie koła Segwaya i zawiera dwa lasery do nawigacji, ramię robota do chwytania, głośniki, kamery i mikrofon.
Inżynierowie i fani science-fiction od dawna marzyli o wprowadzeniu robotyki do domu, mówi Andrzej Ng , profesor informatyki na Stanford. W rzeczywistości sprzęt robota, który istnieje dzisiaj, może pozwolić robotowi na wykonywanie złożonych zadań, które są wymagane do podnoszenia przedmiotów, utrzymywania domu w czystości i tak dalej. Ale brakującym elementem, wyjaśnia Ng, jest oprogramowanie, które umożliwia robotom samodzielne wykonywanie tych czynności. Zręczny robot, który potrafi podnosić nowe przedmioty bez specjalnego zaprogramowania do tego, może być przydatny do skomplikowanych zadań domowych, takich jak karmienie zwierząt domowych i ładowanie zmywarki.
Chociaż prawdą jest, że niektóre roboty są w stanie podnieść określone przedmioty, nawet na zagraconym stole, robią to za pomocą określonych, wstępnie zaprogramowanych trójwymiarowych modeli, mówi Aaron Edsinger , założyciel Robotyka Meka , startup w San Francisco. Ale to zakłada, że będziemy w stanie z wyprzedzeniem wiedzieć, jakie obiekty tam są, mówi. Może to być nieistotne na przykład w starannie zbudowanym domu opieki, ale byłoby niezbędne w mieszkaniu lub domu zapracowanej rodziny.
Zamiast używać z góry określonych modeli obiektów, niektórzy robotycy, w tym Edsinger i Ng, budują systemy percepcji dla robotów, które szukają na obiektach pewnych cech, które są dobre do chwytania. Zespół ze Stanford podszedł do problemu, zbierając szereg wcześniej fragmentarycznych technologii, mówi Ng, takich jak wizja komputerowa, uczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy i sprzęt chwytający, i łącząc je w robota o nazwie SCHODEK (Robot Sztucznej Inteligencji Stanforda).
Multimedia
Obserwuj, jak robot postępuje zgodnie z instrukcjami, aby odzyskać zszywacz.
Zobacz, jak robot podnosi kilka przedmiotów o różnych kształtach.
Obserwuj, jak robot otwiera drzwi.
Sprzęt STAIR składa się z ruchomego ramienia robota z mikrofonem, głośnika, czujników i kamer, które pomagają ramieniu w podnoszeniu przedmiotów. Oprogramowanie robota opiera się na algorytmach uczenia maszynowego, które można nauczyć wykonywania określonych funkcji. Badacze przeszkolili oprogramowanie, korzystając z 2500 zdjęć obiektów, ze zidentyfikowanymi obszarami do uchwycenia.
Jednak przeskok z dwuwymiarowych obrazów do trójwymiarowego świata był wyzwaniem, mówi Ng. Zazwyczaj robot może stworzyć trójwymiarowy widok swojego otoczenia – dzięki czemu wie, jak daleko od jego ręki znajduje się dzbanek do kawy – korzystając z danych wejściowych z dwóch kamer. Odległość ta jest zwykle określana poprzez zebranie dużej liczby punktów na obiekcie za pomocą prawej i lewej kamery, a następnie triangulację wszystkich danych w celu zbudowania modelu 3D. Proces ten wymaga jednak dużej mocy obliczeniowej i czasu.
Zespół Ng opracował alternatywę, która upraszcza proces. Zamiast zbierać dane o wielu punktach na obiekcie, algorytm badaczy identyfikuje punkt środkowy możliwej do uchwycenia części obiektu, takiej jak uchwyt, obliczając krawędzie obiektu i porównując to z krawędziami statystycznie podobnych obiektów w baza danych. Oprogramowanie dopasowuje ten punkt za pomocą obu kamer i trianguluje odległość. To był kluczowy pomysł, który sprawił, że wszystkie nasze chwytające rzeczy działały, mówi Ng. Zrobiliśmy teraz takie rzeczy, jak ładowanie przedmiotów ze zmywarki.
Roboty wciąż muszą nauczyć się niuansów automatycznej manipulacji, dodaje Ng. STAIR został zaprojektowany tylko do chwytania przedmiotów, a nie do dostosowywania jego chwytu w zależności od sytuacji. Na przykład nie został zbudowany do nalewania kawy z dzbanka – zadanie, które może wymagać innej pozycji chwytania i innego nacisku niż po prostu podniesienie dzbanka i umieszczenie go na półce. Dodatkowo oprogramowanie nie zna spójności obiektu – czy jest on gąbczasty, czy solidny. Ale naukowcy pracują nad tymi problemami i ostatecznie robot osobisty będzie miał kombinację technologii wykrywania i innego oprogramowania, które pozwoli mu chwytać i manipulować obiektem. (Zobacz Roboty, które wyczuwają, zanim dotkną .)
Mogą minąć lata, zanim wszystkie technologie zostaną wystarczająco dobrze zintegrowane, aby roboty mogły samodzielnie wykonywać złożone prace domowe, ale prace Stanforda posuwają marzenie do przodu. Gdybym miał wybrać jedną rzecz, która powstrzymuje tę wizję robotyki osobistej, byłaby to zdolność do podnoszenia przedmiotów i manipulowania nimi, mówi Josh Smith , starszy naukowiec w Intel Research w Seattle. Potrzebujemy więcej strategii chwytania, takich jak [badacze ze Stanforda], które nie wymagają wyraźnego trójwymiarowego modelu obiektu. Dodaje, że oprócz tego, że robot ma ulepszone techniki widzenia komputerowego, rzeczywista ręka robota najprawdopodobniej będzie miała wiele czujników, które mogą wyczuć, czy obiekt się porusza lub jeśli chwyt nie jest prawidłowy. Znacznie bogatsze wyczuwanie w dłoni będzie ważną częścią rozwiązania, mówi Smith.