Gepubliseer op: 12 Maart 2025 / Opgedateer op: 12 Maart 2025 – Outeur: Konrad Wolfenstein
Navorsers Sepehr Samavi en prof. Angela Schoellig langs robot Jack – Foto: Astrid Eckert, München
Baanbrekerswerk in robotika: TUM ontwikkel voorspellende robot
Outonome Stelsels: Hoe Robotte Leer om met Mense te Omgaan
In 'n wêreld wat vinnig ontwikkel na outomatisering en kunsmatige intelligensie, word outonome stelsels 'n toenemend belangrike deel van ons daaglikse lewens. Van selfbesturende motors en intelligente hulprobotte tot gesofistikeerde industriële aanlegte, die vermoë van masjiene om onafhanklike besluite te neem en in komplekse omgewings te werk, transformeer talle aspekte van ons lewens. 'n Besonder opwindende en uitdagende dissipline binne robotika is die ontwikkeling van stelsels wat veilig en doeltreffend kan beweeg in dinamiese, mensbevolkte omgewings. Dit behels nie net die vermyding van hindernisse nie, maar ook die begrip, voorspelling en reaksie op menslike gedrag om gladde en veilige interaksie te verseker.
Navorsers aan die bekende Tegniese Universiteit van München (TUM) werk intensief aan presies hierdie kruispunt van robotika, kunsmatige intelligensie en menslike gedrag. In hul Leerstelsels- en Robotika-laboratorium, onder leiding van professor Angela Schoellig, het hulle 'n innoverende robot genaamd "Jack" ontwikkel wat in staat is om skares met merkwaardige vaardigheid en vooruitsig te navigeer. Wat Jack van baie ander robotte onderskei, is sy vermoë om nie net sy onmiddellike omgewing waar te neem nie, maar ook om aktief te oorweeg hoe mense in sy omgewing sal beweeg en hoe hulle op sy eie bewegings kan reageer. Hierdie antisiperende denke stel Jack in staat om sy roete deur besige ruimtes nie net reaktief nie, maar proaktief en intelligent te beplan.
Geskik vir:
Die uitdaging om in skares te navigeer
Om deur skares te navigeer, bied 'n gedugte uitdaging vir robotte, een wat veel verder strek as om bloot hindernisse te vermy. Anders as statiese of voorspelbare omgewings, is skares dinamies, onvoorspelbaar en word gekenmerk deur komplekse sosiale interaksies. Elke persoon in 'n skare beweeg 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 robotnavigasie-algoritmes, dikwels gebaseer op rigiede reëls en eenvoudige sensordata, bereik vinnig hul perke in sulke omgewings. Hulle reageer tipies op hindernisse deur skielik te stop of uit te swaai, wat kan lei tot ongewenste opeenhoping, ondoeltreffende roetes of selfs gevaarlike situasies in 'n skare. Om suksesvol in skares te navigeer, benodig robotte dus 'n aansienlik meer gevorderde vorm van intelligensie wat hulle in staat stel om menslike gedrag te verstaan en te voorspel en dit aktief in hul navigasiebeplanning in te sluit.
Jack se innoverende benadering: Vooruitdenkende denke en interaksie
Die robot Jack, ontwikkel deur TUM-navorsers, neem 'n deurslaggewende stap verder as tradisionele benaderings. Die kern daarvan is 'n gesofistikeerde algoritme wat dit in staat stel om nie net die bewegings van mense in sy omgewing waar te neem nie, maar ook om dit aktief te voorspel en in sy eie roetebeplanning in te sluit. Professor Schoellig beklemtoon die fundamentele verskil met konvensionele metodes: “Ons robot modelleer hoe mense op sy bewegings sal reageer om sy eie roetes te beplan. Dit is die grootste verskil in vergelyking met ander benaderings wat tipies hierdie interaksie ignoreer.”
Hierdie vermoë om interaksies te modelleer, is die sleutel tot Jack se sukses. In plaas daarvan om mense bloot as onvoorspelbare hindernisse te beskou, verstaan Jack hulle as intelligente agente wie se gedrag hy gedeeltelik kan voorspel en selfs kan beïnvloed. Dit stel hom in staat om deur skares te beweeg op 'n manier wat baie ooreenstem met menslike navigasie. Hy huiwer nie om in gapings in te beweeg nie, antisipeer voetgangerbewegings en pas sy roete dinamies aan om botsings te vermy terwyl hy sy bestemming doeltreffend bereik.
Sensors en rekenaarkrag in kombinasie
Om hierdie veeleisende taak te verrig, is Jack toegerus met hoogs gevorderde sensors en rekenaarkrag. 'n Sleutelkomponent is 'n lidar (ligopsporing en -afstand) sensor, wat voortdurend laserstrale in sy omgewing uitstraal en die gereflekteerde seine ontvang. Uit hierdie data skep die lidar 'n presiese 360-grade kaart van die omgewing intyds, wat nie net statiese voorwerpe vasvang nie, maar ook, en veral, 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 lidar, het Jack sensors in sy wiele wat presies sy spoed en afstand meet. Hierdie inligting is noodsaaklik om sy posisie in sy omgewing akkuraat te bepaal en navigasie-doeltreffendheid te optimaliseer. Alle sensordata word verwerk deur 'n kragtige inboordrekenaar wat komplekse algoritmes intyds kan uitvoer. Hierdie rekenaar is Jack se "brein", wat verantwoordelik is vir die ontleding van sensordata, die voorspelling van menslike beweging en die berekening van die optimale roete.
Geskik vir:
Die algoritme in detail: voorspelling, beplanning en aanpassing
Die kern van Jack se intelligensie is die navigasie-algoritme wat deur TUM-navorsers ontwikkel is. Hierdie algoritme werk in verskeie stappe om Jack in staat te stel om veilig en doeltreffend deur skares te navigeer.
1. Persepsie en data-insameling
Eerstens versamel Jack voortdurend data oor sy omgewing met behulp van sy sensors. Die lidar verskaf inligting oor die posisie en beweging van mense, terwyl die wielsensors data oor die robot se eie beweging verskaf.
2. Voorspelling van menslike bewegings
Gebaseer op die versamelde data, analiseer die algoritme die bewegingspatrone van mense in die omgewing. Dit poog om die waarskynlike paaie te voorspel wat mense in die volgende paar sekondes sal neem. Hierdie voorspelling is gebaseer op statistiese modelle wat geleer is uit uitgebreide datastelle van menslike bewegingsgedrag in skares.
3. Roetebeplanning
Terselfdertyd beplan die algoritme die optimale roete na die robot se bestemming. Deur dit te doen, neem dit nie net die voorspelde bewegings van mense in ag nie, maar ook die robot se eie vermoëns en beperkings, soos sy spoed en beweeglikheid. Die doel is om 'n roete te vind wat so vinnig en doeltreffend as moontlik na die bestemming lei, sonder om botsings met mense te riskeer.
4. Dinamiese aanpassing
'n Sleutelaspek van die algoritme is die vermoë om dinamies aan te pas. Die hele proses van data-insameling, voorspelling en roetebeplanning word voortdurend ongeveer tien keer per sekonde herhaal. Dit stel Jack in staat om sy roete intyds aan te pas by die voortdurend veranderende omgewing. Hierdie hoë aanpassingsfrekwensie is noodsaaklik om veilig en doeltreffend in 'n dinamiese omgewing met baie mense te navigeer, aangesien die robot gelyktydig mense se bewegings herken en daarop reageer, soos TUM-navorser Sepehr Samavi verduidelik.
Leer uit menslike gedrag: Die sleutel tot mensagtige navigasie
Nog 'n belangrike aspek van Jack se intelligensie is sy vermoë om uit menslike gedrag te leer. Die TUM-navorsers het Jack nie bloot met streng reëls en algoritmes geprogrammeer nie, maar hom eerder die geleentheid gegee om voortdurend te verbeter deur data oor menslike bewegingsgedrag te ontleed.
Professor Schoellig verduidelik dat die wiskundige model waarop die beplanningsalgoritme gebaseer is, afgelei is van menslike bewegings en in vergelykings vertaal is. Die algoritme steun dus nie op abstrakte aannames oor menslike gedrag nie, maar direk op werklike data wat skarebewegings dokumenteer. Om dit moontlik te maak, het die navorsers uitgebreide datastelle versamel wat menslike gedrag in verskeie situasies en omgewings beskryf, wat as opleidingsmateriaal vir Jack dien.
Deur hierdie data te ontleed, leer Jack om tipiese menslike bewegingspatrone te herken en te antisipeer en dit in sy eie besluite in te sluit. Hy leer byvoorbeeld dat mense gewoonlik uitswaai wanneer hulle 'n hindernis nader of hul spoed aanpas om 'n botsing te vermy. Hierdie kennis word in die algoritme ingevoer, wat Jack in staat stel om op te tree op 'n manier wat ooreenstem met die intuïtiewe gedrag van mense in skares.
'n Konkrete voorbeeld van hierdie leerproses is Jack se hantering van potensiële botsings. 'n Tradisionele robot sou tipies onmiddellik stop wanneer hy 'n hindernis, soos 'n persoon, op 'n botsingskoers bespeur. Jack, wat egter uit menslike gedrag geleer het, reageer meer subtiel. Hy verwag dat mense gewoonlik sal aanpas en uitswaai om 'n botsing te vermy. Daarom stop hy nie onmiddellik nie, maar gaan voort met sy beweging terwyl hy terselfdertyd die persoon se reaksie waarneem. Slegs as daar aanduidings is dat die persoon nie sal uitswaai nie, pas Jack sy planne aan en kies 'n alternatiewe roete. Hierdie gedrag is aansienlik meer doeltreffend en menslik as die skielike stop van 'n tradisionele robot.
Evolusionêre ontwikkeling: Van reaktief na interaktief
Die ontwikkeling van Jack se navigasievaardighede was 'n evolusionêre proses wat in drie fases ontvou het. Elke fase verteenwoordig 'n vooruitgang in die kompleksiteit en intelligensie van die algoritme.
Vlak 1: Reaktiewe navigasie.
In die eerste stadium het Jack bloot op sy omgewing gereageer. Hy het hindernisse vermy sodra hy dit waargeneem het, sonder om menslike gedrag te voorspel of te antisipeer. Alhoewel funksioneel, was hierdie stadium ondoeltreffend en het dit dikwels tot skielike stoppe 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 toegelaat om meer proaktief te navigeer en botsings te vermy voordat hulle dreigend was. Hierdie fase het reeds beduidende vordering verteenwoordig, maar was steeds beperk, aangesien dit die interaksie tussen robot en mens grootliks geïgnoreer het.
Vlak 3: Interaktiewe navigasie.
Die huidige weergawe van Jack verteenwoordig die derde en mees gevorderde stadium van evolusie tot op hede: interaktiewe navigasie. In hierdie stadium is Jack nie net in staat om mense se bewegings te voorspel nie, maar ook om aktief te oorweeg hoe mense op sy eie sal reageer. Hy is in staat om mense se gedrag deur sy eie optrede te beïnvloed terwyl hy terselfdertyd botsings vermy. Hierdie interaktiewe vermoë is die deurslaggewende deurbraak wat Jack 'n werklik intelligente en mensagtige navigasiestelsel maak.
Navorser Samavi verduidelik dat Jack die bewegings van ander mense kan voorspel en terselfdertyd hul optrede deur sy eie gedrag kan beïnvloed, terwyl botsings vermy word. Hierdie vorm van interaktiewe navigasie stel Jack in staat om veilig, doeltreffend, sosiaal aanvaarbaar en intuïtief deur skares te beweeg.
Toepassingsgebiede: Van afleweringsrobotte tot outonome bestuur
Die innoverende tegnologie agter Jack het enorme potensiaal vir 'n wye reeks toepassings. Alhoewel Jack aanvanklik as 'n navorsingsplatform ontwikkel is, oorweeg TUM-navorsers reeds konkrete toepassings in die werklike wêreld.
Afleweringsrobot
Een voor die hand liggende toepassing is afleweringsrobotte wat outonoom goedere en pakkette in stedelike omgewings kan aflewer. Hierdie robotte moet veilig en doeltreffend op sypaadjies, in voetgangersones en in besige stadsentrums kan beweeg. Jack se vermoë om skares te navigeer is hiervoor van kardinale belang. In die toekoms kan outonome afleweringsrobotte 'n beduidende bydrae lewer tot die oplossing van "laaste myl"-probleme in logistiek en die vermindering van stedelike verkeersopeenhopings.
Geskik vir:
rolstoele
Nog 'n belowende toepassing is die integrasie van die tegnologie in slim rolstoele. Vir mense met mobiliteitsbeperkings kan die navigasie van besige omgewings 'n groot uitdaging wees. 'n Rolstoel wat toegerus is met Jack se navigasie-algoritme kan hul onafhanklikheid en lewensgehalte aansienlik verbeter. Die rolstoel kan outomaties hindernisse vermy, veilig deur skares beweeg en die gebruiker outonoom na hul verlangde bestemming vervoer.
Outonome bestuur
Professor Schoellig beskou outonome bestuur as 'n besonder relevante toepassingsgebied vir interaktiewe navigasietegnologie. Sy beklemtoon dat hierdie interaktiewe scenario's 'n sleuteluitdaging bied. In komplekse verkeersituasies, soos om op snelweë in te skakel, by kruisings te draai, of met voetgangers en fietsryers te kommunikeer, is dit noodsaaklik om nie net jou eie bewegings te beplan nie, maar ook om die gedrag van ander padgebruikers te antisipeer en dit in jou beplanning in te sluit. Die tegnologie se vermoë om interaktiewe navigasie te bied, kan dus 'n beduidende bydrae lewer tot die ontwikkeling van veiliger en meer doeltreffende outonome voertuie. Sy noem die inskakeling op 'n snelweg as voorbeeld: Wanneer 'n voertuig op die versnellingsbaan van 'n snelwegopgang is, verander baie bestuurders wat van agter nader kom van baan of rem effens. Dit is juis in sulke situasies dat die nuwe benadering dit moontlik maak om die reaksies van ander padgebruikers gepas in ag te neem.
Menslike robotte
Humanoïde robotte kan veral baat vind by hierdie algoritmes, veral in gebiede soos versorging, diens of vervaardiging, waar hulle nou saamwerk met mense. Vir hulle om aanvaar en effektief gebruik te word, is dit noodsaaklik dat hulle veilig en intuïtief in menslike omgewings kan navigeer. Professor Schoellig wys egter op 'n sleuteluitdaging: terwyl 'n mobiele robot eenvoudig kan stop wanneer nodig, is humanoïde robotte tans redelik onstabiel en verloor vinnig hul balans. Die verbetering van die stabiliteit van humanoïde robotte in dinamiese omgewings is 'n belangrike navorsingsgebied wat verdere ontwikkeling benodig om die volle potensiaal van interaktiewe navigasie vir humanoïde robotte te ontsluit.
Gevorderde robotnavigasie: Hoe Jack menslike gedrag verstaan
TUM se navorsing op die gebied van interaktiewe robotnavigasie verteenwoordig 'n beduidende vooruitgang in die rigting van intelligente en outonome stelsels wat veilig en doeltreffend in menslike omgewings kan werk. Die robot Jack demonstreer indrukwekkend dat dit moontlik is om masjiene te ontwikkel wat nie net hul omgewing kan waarneem nie, maar ook menslike gedrag kan verstaan en voorspel en dit in hul besluitneming kan inkorporeer. Hierdie vermoë vir interaktiewe navigasie bied nuwe moontlikhede vir 'n wye reeks toepassings, van afleweringsrobotte en slim rolstoele tot outonome bestuur.
Die ontwikkeling van Jack is egter net die begin. Navorsing in robotika en kunsmatige intelligensie vorder vinnig, en ons kan verdere opwindende innovasies in die komende jare en dekades verwag. Die integrasie van robotte in ons daaglikse lewens sal toenemend algemeen word, en outonome stelsels sal 'n al hoe belangriker rol in ons samelewing speel. Dit is dus van kardinale belang dat ons die ontwikkeling van hierdie tegnologieë verantwoordelik vorm en die etiese en maatskaplike aspekte van die begin af in ag neem. Slegs op hierdie manier kan ons verseker dat robotte en mense in die toekoms tot voordeel van almal kan saamwerk.
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.
