Вчені навчили роботів розчищати собі шлях і звільняти його від перепон

25 Views Comment Off

Системи керування більшості сучасних роботів досить легко ввести в ступор за допомогою столу або стільця, які перегороджують його шлях. Робот в змозі виявити перешкоду і робить спробу прокладки нового маршруту руху в обхід цієї перешкоди. Але якщо така спроба закінчується невдачею, система здається і робот, в кращому випадку, зупиняє рух, а в гіршому – починає хаотично “тикатись” в різні боки. Все це відбувається через те, що робот розглядає перепони як просто перешкоди, а не як об’єкти, на які можна вплинути.

Зазвичай, стіл, встановлений на шляху людини, не зможе її затримати через те, що людина розуміє, що стіл – це фізичний об’єкт, який можна перемістити. Людина просто відсуне стіл і продовжить свій шлях. І навіть якщо щось відбувається не так, наприклад, ніжка столу за щось чіпляється, людина швидко і інтуїтивно знаходить відповідне рішення.

На конференції IROS 2016 Йонатан Шольц з Google DeepMind і його колеги з Технологічного університету Джорджії представили робота, який за допомогою своїх маніпуляторів зможе звільнити від перешкод свій шлях. Робот використовує щось на кшталт “фізичного движка” для того, щоб зрозуміти і припустити, як фізичні об’єкти будуть вести себе при впливі на них. І за допомогою отриманих даних система управління робота діє своїми маніпуляторами, переміщаючи об’єкти.

Робот Golem Krang, оснащений планувальником Navigation Among Movable Obstacle (NAMO) з додатковою функцією Physics-Based Reinforcement Learning (PBRL), прокладає собі шлях, відсуваючи маніпулятором стільці і стіл, вага якого становить 35 кілограм. Можна відзначити, що робот спочатку намагається зрушити стіл за допомогою грубої сили, але коли цей варіант не спрацьовує, він знаходить більш тонкий підхід, що приводить до успішного вирішення проблеми.

Система керування роботом Golem Krang спочатку не має ні найменшого поняття про фізику переміщення такого об’єкта, як стіл. Зробивши спробу не надто сильно вплинути на стіл, робот являє собою першу модель цього об’єкта, яка потім уточнюється, особливо коли стіл поводиться не так, як очікується, наприклад, чіпляється за що-небудь. І кожне наступне свою дію робот планує вже за допомогою нової уточненої моделі.

Для того, щоб вміти орієнтуватися і пересуватися в складному і хаотичному навколишньому середовищі, робот Golem Krang використовує систему бачення з шістьма камерами, набір з декількох базових правил переміщення і маніпуляції об’єктами. Всі інші можливості роботу дають технології та алгоритми глибинного машинного вивчення, які дозволяють йому накопичувати свого роду досвід і використовувати його в подальших діях. А зараз дослідники працюють над розширенням ряду правил, спочатку закладених в систему робота, що, на їхню думку, має поліпшити здатності робота до адаптації і прискорити процес прийняття ним нових рішень.

... ... .
In : Техно

Related Articles

404