Gepubliseer op: 12 Maart 2025 / Update van: 12 Maart 2025 - Skrywer: Konrad Wolfenstein
Navorser Sephr Samavi en prof. Angela Schoellig langs Robots Jack - Beeld: Astrid Eckert, Muenchen
Baanbrekerswerk in robotika: Tum ontwikkel vorentoe -kyk na robotte
Outonome stelsels: hoe om robotte te leer om met mense te kommunikeer
In 'n wêreld wat vinnig ontwikkel in die rigting van outomatisering en kunsmatige intelligensie, is outonome stelsels 'n toenemende deel van ons alledaagse lewe. 'N Besondere opwindende en uitdagende dissipline binne die robotika is die ontwikkeling van stelsels wat veilig en doeltreffend kan beweeg in dinamiese omgewings wat deur mense bevolk is. Dit gaan nie net daaroor om hindernisse te vermy nie, maar ook om die gedrag van mense te verstaan, te voorspel en te reageer om gladde en veilige interaksie te verseker.
Presies op hierdie koppelvlak van robotika, kunsmatige intelligensie en menslike gedrag werk navorsers van die bekende tegniese Universiteit van München (TUM) hoë druk. In u leerstelsels en robotika -laboratorium, onder leiding van professor Angela Schoellig, het u 'n innoverende robot met die naam 'Jack' ontwikkel, wat in staat is om met 'n merkwaardige vaardigheid en versiendheid deur skares te navigeer. Wat Jack van baie ander robotte onderskei, is sy vermoë om nie net die onmiddellike omgewing waar te neem nie, maar ook om aktief na te dink oor hoe mense sal rondbeweeg en hoe hulle op hul eie bewegings kan reageer. Hierdie verswakkende manier van denke stel Jack in staat om sy weg deur lewendige kamers te beplan, nie net reaktief nie, maar ook proaktief en intelligent.
Geskik vir:
Die uitdaging van navigasie in skares
Navigasie in skares is 'n enorme uitdaging vir robotte wat veel verder gaan as eenvoudige vermyding van hindernisse. In teenstelling met statiese of voorspelbare omgewings, is skares dinamies, onvoorspelbaar en word gekenmerk deur komplekse sosiale interaksies. Almal beweeg baie individueel, maar beïnvloed terselfdertyd die bewegings van ander. Hierdie interafhanklikheid, gekombineer met die natuurlike veranderlikheid van menslike gedrag, maak dit uiters moeilik vir robotte om veilig en doeltreffend te beweeg.
Tradisionele navigasie -algoritmes vir robotte, wat dikwels gebaseer is op rigiede reëls en eenvoudige sensordata, bereik vinnig hul grense in sulke omgewings. Hulle reageer gewoonlik op hindernisse deur skielik te stop of te vermy, wat kan lei tot ongewenste verkeersknope, ondoeltreffende roetes of selfs gevaarlike situasies in 'n skare. Om suksesvol in skares te beweeg, het robotte dus 'n baie meer progressiewe vorm van intelligensie nodig, wat hulle in staat stel om menslike gedrag te verstaan, om hul navigasiebeplanning te voorspel en aktief te behels.
Jack se innoverende benadering: vorentoe -op soek na denke en interaksie
Die robot Jack wat deur die TUM -navorsers ontwikkel is, is 'n deurslaggewende stap verder as tradisionele benaderings. Sy kern is 'n gesofistikeerde algoritme wat hom nie net in staat stel om die bewegings van mense in sy omgewing waar te neem nie, maar ook om aktief sy eie roetebeplanning te voorspel en te betrek. Professor Schoellig beklemtoon die fundamentele verskil op konvensionele metodes: “Ons robot het gemodelleer hoe mense op sy beweging sal reageer om sy eie manier te beplan. Dit is die groot verskil aan ander benaderings wat hierdie interaksie tipies ignoreer. ”
Hierdie vermoë om interaksie te modelleer is die sleutel tot Jack se sukses. In plaas daarvan om mense slegs as onvoorspelbare hindernisse te beskou, beskou Jack haar as 'n intelligente akteur wie se gedrag hy soms kan voorspel en selfs beïnvloed. Dit stel hom in staat om deur skares te beweeg wat op baie maniere soos menslike navigasie lyk. Hy huiwer nie om in gapings te beweeg nie, verwag die bewegings van voetgangers en pas sy roete dinamies aan om botsings te vermy en terselfdertyd sy doel doeltreffend te bereik.
Sensor en rekenaarkrag in interaksie
Ten einde hierdie veeleisende taak die hoof te bied, is Jack toegerus met hoogs ontwikkelde sensors en rekenaarkrag. 'N Sentrale element is 'n LiDAR -sensor (ligopsporing en wissel), wat laserbalke permanent na die gebied stuur en die weerkaatsde seine ontvang. Uit hierdie gegewens skep die LiDAR 'n presiese 360-grade-kaart in die omgewing in reële tyd, wat nie net statiese voorwerpe vaslê nie, maar veral ook die posisie en beweging van mense. Die LiDAR bied dus die robot 'n gedetailleerde 'prentjie' van sy omgewing, wat die basis vorm vir sy navigasiebesluite.
Benewens die LiDAR, het Jack sensors in sy fietse, wat sy eie tempo en die afstand wat gedek is, presies meet. Hierdie inligting is van kardinale belang om u eie posisie in die omgewing presies te bepaal en die doeltreffendheid van die navigasie te optimaliseer. Alle sensordata word verwerk deur 'n kragtige op -bord -rekenaar wat in reële tyd ingewikkelde algoritmes kan uitvoer. Hierdie rekenaar is die 'brein' van Jack en verantwoordelik vir die ontleding van die sensordata, die voorspelling van menslike bewegings en die berekening van die optimale roete.
Geskik vir:
Die algoritme in detail: voorspelling, beplanning en aanpassing
Die hart van Jack se intelligensie is die navigasie -algoritme wat deur die TUM -navorsers ontwikkel is. Hierdie algoritme werk in verskillende stappe om Jack in staat te stel om veilige en doeltreffende navigasie in skares te verseker.
1. Persepsie en verkryging van data
Aanvanklik versamel Jack voortdurend inligting oor sy omgewing met behulp van sy sensors. Die LiDAR verskaf inligting oor die posisie en beweging van mense, terwyl die wiel sensors data verskaf oor die robot se eie beweging.
2. Voorspelling van menslike bewegings
Op grond van die versamelde data, ontleed die algoritme die bewegingspatroon van die mense in die omgewing. Hy probeer die waarskynlike paaie wat mense binne die volgende sekondes sal oorneem, voorspel. Hierdie voorspelling is gebaseer op statistiese modelle wat geleer is uit uitgebreide data -rekords van menslike bewegingsgedrag in skares.
3. Roetebeplanning
Terselfdertyd beplan die algoritme die optimale roete na die doel van die robot. Hy neem nie net die voorspelde bewegings van mense in ag nie, maar ook die robotte se eie vaardighede en beperkings, soos die spoed en die bestuurbaarheid daarvan. Die doel is om 'n roete te vind wat so vinnig en doeltreffend as moontlik na die doel lei sonder om botsings met mense te waag.
4. Dinamiese aanpassing
'N Sentrale aspek van die algoritme is die vermoë om dinamies aan te pas. Die hele proses van data -verkryging, voorspelling en roetebeplanning word ongeveer tien keer per sekonde voortdurend herhaal. Dit stel Jack in staat om sy roete aan te pas by die voortdurend veranderende omgewing in reële tyd. Hierdie hoë aanpassingsfrekwensie is noodsaaklik om in 'n dinamiese omgewing met baie mense veilig en doeltreffend te navigeer, aangesien die robot terselfdertyd die maniere van mense erken en reageer op hoe die TUM -navorser Sephr Samavi verduidelik.
Leer uit menslike gedrag: die sleutel tot menslike navigasie
'N Ander belangrike aspek van Jack se intelligensie is sy vermoë om uit menslike gedrag te leer. Die TUM -navorsers het nie net Jack met rigiede reëls en algoritmes programmeer nie, maar het hom die geleentheid gegee om voortdurend te verbeter deur die ontleding van data van menslike bewegingsgedrag.
Professor Schoellig verduidelik dat die wiskundige model waarop die beplanningsalgoritme gebaseer is, afgelei is van menslike bewegings en in vergelykings vertaal is. Die algoritme is dus nie gebaseer op abstrakte aannames oor menslike gedrag nie, maar direk op regte gegewens wat die bewegings van skares dokumenteer. Om dit in te skakel, het die navorsers uitgebreide datapekords versamel wat menslike gedrag in verskillende situasies en omgewings beskryf en as onderrigmateriaal vir Jack dien.
Deur hierdie gegewens te ontleed, leer Jack om tipiese bewegingspatrone van mense te herken, en om sy eie besluite te betrek. Hy leer byvoorbeeld dat mense gewoonlik ontwyk as hulle op pad is na 'n hindernis of dat hulle hul spoed aanpas om 'n botsing te vermy. Hierdie bevindings vloei in die algoritme en stel Jack in staat om op te tree op 'n manier wat lyk soos die intuïtiewe gedrag van mense in skares.
'N Konkrete voorbeeld van hierdie leerproses is Jack se hantering van potensiële botsings. 'N Tradisionele robot sal gewoonlik onmiddellik stop sodra hy 'n hindernis, soos 'n persoon, op 'n botsingskursus herken. Jack, aan die ander kant, wat geleer het uit menslike gedrag, reageer meer anders. Hy bereken ook dat mense gewoonlik sal aanpas en ontduik om 'n botsing te vermy. Daarom stop hy nie onmiddellik nie, maar gaan sy beweging voort, terwyl hy terselfdertyd die reaksie van die mens waarneem. Slegs as daar tekens is dat mense nie op kort kennisgewing sal DODGE Do Jack -plan sal ontduik nie en 'n alternatiewe roete kies. Hierdie gedrag is baie doeltreffender en meer mensliker as die abrupte stop van 'n tradisionele robot.
Evolusionêre ontwikkeling: van reaktief te interaktief
Die ontwikkeling van Jack se navigasievaardighede was 'n evolusionêre proses wat in drie fases gegaan het. Elke vlak verteenwoordig die vooruitgang in die kompleksiteit en intelligensie van algoritme.
Vlak 1: Reaktiewe navigasie.
In die eerste fase het Jack net reaktief op sy omgewing gereageer. Hy het struikelblokke ontwyk sodra hy dit waargeneem het sonder om die gedrag van mense te voorspel of te verwag. Hierdie stadium was funksioneel, maar ondoeltreffend en het dikwels tot skielike stop en ompaaie gelei.
Vlak 2: Voorspellende navigasie.
In die tweede fase is die algoritme uitgebrei om die beweging van aankomende mense te voorspel. Dit het Jack moontlik gemaak om meer vorentoe te navigeer -en botsings te vermy voordat hulle dreigend was. Hierdie vlak was reeds 'n beduidende vordering, maar was steeds beperk omdat dit die interaksie tussen robotte en mense grotendeels geïgnoreer het.
Vlak 3: Interaktiewe navigasie.
Die huidige weergawe van Jack verteenwoordig die derde en mees gevorderde vlak van evolusie: interaktiewe navigasie. Op hierdie vlak is Jack nie net in staat om die bewegings van mense te voorspel nie, maar ook om aktief in ag te neem hoe mense op hul eie bewegings sal reageer. Hy kan mense se gedrag deur sy eie gedrag beïnvloed en terselfdertyd botsings vermy. Hierdie interaktiewe vermoë is die deurslaggewende deurbraak wat Jack 'n baie intelligente en menslike navigasiestelsel maak.
Navorser Samavi verduidelik dat Jack aan die een kant ander mense se bewegings kan voorspel en terselfdertyd hul optrede deur sy eie gedrag kan beïnvloed terwyl hy botsings vermy. Hierdie vorm van interaktiewe navigasie stel Jack in staat om veilig, doeltreffend, sosiaal aanvaarbaar en intuïtief deur skares te beweeg.
Toepassingsareas: van afleweringsrobotte tot outonome bestuur
Die innoverende tegnologie wat in Jack is, het 'n enorme potensiaal vir 'n verskeidenheid toepassingsareas. Alhoewel Jack aanvanklik as 'n navorsingsplatform ontwikkel is, dink die TUM -navorsers al aan konkrete moontlike gebruike in die regte wêreld.
Afleweringsrobot
'N Nadelose toepassing is afleweringsrobotte wat outonome goedere en pakkette in stedelike omgewings kan lewer. Hierdie robotte moet in staat wees om veilig en doeltreffend te beweeg op sypaadjies, in voetgangersones en in lewendige stadsentrums. Jack se vermoë om in skares te navigeer, is hiervoor van kardinale belang. In die toekoms kan outonome afleweringsrobotte 'n belangrike bydrae lewer tot die oplossing van probleme van die 'laaste myl' in logistiek en die verligting van stedelike verkeer.
Geskik vir:
Rolstoele
'N Ander belowende toepassing is die integrasie van tegnologie in intelligente rolstoele. Navigasie in lewendige omgewings kan 'n groot uitdaging wees vir mense met mobiliteitsbeperkings. 'N Rolstoel wat toegerus is met Jacks -navigasie -algoritme, kan die onafhanklikheid en lewensgehalte van hierdie mense aansienlik verbeter. Die rolstoel kan outomaties hindernisse vermy, veilig deur skares beweeg en die gebruiker outonoom na die gewenste bestemming bring.
Outonome bestuur
Professor Schoellig beskou outonome bestuur as 'n besondere toepaslike toepassingsveld vir interaktiewe navigasietegnologie. Dit beklemtoon dat hierdie interaktiewe scenario's 'n sentrale uitdaging is. In ingewikkelde verkeersituasies, byvoorbeeld wanneer u op snelweë draai, as u na kruisings draai of met voetgangers en fietsryers omgaan, is dit noodsaaklik om nie net u eie beweging te beplan nie, maar ook om die gedrag van ander padgebruikers te voorspel en om dit by hul eie beplanning in te sluit. Die vermoë van die tegnologie vir interaktiewe navigasie kan dus 'n belangrike bydrae lewer tot die ontwikkeling van veilige en doeltreffende outonome voertuie. As voorbeeld, lei dit tot 'n snelweg: As 'n voertuig op die versnellingsmeter van 'n snelwegingang ry, kom baie bestuurders van agter verander of rem effens. Dit is juis in sulke situasies dat die nuwe benadering die reaksies van die ander padgebruikers in staat stel om voldoende in ag te neem.
Menslike robotte
Humanoïde robotte kan veral baat vind by die algoritmes, veral in gebiede soos sorg, diens of produksie waarin hulle nou saamwerk met mense. Om deur mense gebruik en effektief te wees, is dit noodsaaklik dat hulle veilig en intuïtief in menslike omgewings kan navigeer. Professor Schoellig verwys egter na 'n sentrale uitdaging: hoewel 'n bewegende robot eenvoudig kan stop indien nodig, is humanoïde robotte tans nog steeds onstabiel en verloor hulle vinnig hul balans. Die verbetering van die stabiliteit van menslike robotte in dinamiese omgewings is 'n belangrike navorsingsveld wat verder ontwikkel moet word om die volle potensiaal van interaktiewe navigasie ook bruikbaar vir humanoïde robotte te maak.
Gevorderde robotnavigasie: soos Jack menslike gedrag verstaan
Die navorsing van TUM op die gebied van interaktiewe robotnavigasie verteenwoordig beduidende vordering op pad na intelligente en outonome stelsels wat veilig en doeltreffend in die menslike omgewing kan optree. Die robotaansluiting wys indrukwekkend dat dit moontlik is om masjiene te ontwikkel wat nie net hul omgewing waarneem nie, maar ook menslike gedrag verstaan, dit in hul besluite voorspel en insluit. Hierdie vermoë tot interaktiewe navigasie bied nuwe geleenthede vir 'n verskeidenheid toepassings, van afleweringsrobotte tot intelligente rolstoele tot outonome bestuur.
Die ontwikkeling van Jack is slegs die begin. Navorsing op die gebied van robotika en kunsmatige intelligensie vorder vinnig, en ons kan in die komende jare en dekades verdere opwindende innovasies verwag. Die integrasie van robotte in ons alledaagse lewe sal toenemend natuurlik word, en outonome stelsels sal 'n toenemend belangrike rol in ons samelewing speel. Dit is dus van kardinale belang dat ons die ontwikkeling van hierdie tegnologieë verantwoordelik maak en die etiese en sosiale aspekte van die begin af in ag neem. Dit is die enigste manier waarop ons kan verseker dat robotte en mense in die toekoms kan saamwerk tot voordeel van almal.
Geskik vir:
Jou globale bemarkings- en besigheidsontwikkelingsvennoot
☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits
☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
