نظام TWIST: تقنية التقاط الحركة (MoCap) تُحدث ثورة في التحكم بالروبوتات الشبيهة بالبشر – الصورة: Xpert.Digital
نظام محاكاة الجسم الكامل الذي يتم تشغيله عن بعد: سيؤدي التفاعل بين الإنسان والروبوت في الوقت الحقيقي إلى تغيير علم الروبوتات
حركات بشرية للروبوتات: إمكانات نظام TWIST
حقق العلماء إنجازًا هامًا في تطوير أنظمة التحكم عن بُعد للروبوتات الشبيهة بالبشر. فباستخدام تقنية التقاط الحركة، بات بإمكان هذه الروبوتات أداء حركات شبيهة بحركات الإنسان في الوقت الفعلي. يُمكّن هذا الابتكار من التحكم الدقيق والبديهي في الروبوتات، ما يُمثل خطوةً هامة نحو تطوير روبوتات تتمتع بمهارة حركة كاملة للجسم. ومن الجدير بالذكر نظام TWIST (نظام محاكاة الجسم الكامل عن بُعد)، الذي ينقل حركات جسم الإنسان بالكامل إلى الروبوت، مُبشّرًا بذلك بعصر جديد من التفاعل بين الإنسان والروبوت.
مناسب ل:
أساسيات التشغيل عن بعد القائم على التقاط الحركة
يشير التشغيل عن بُعد إلى التحكم في الآلات عن بُعد، وهو ذو أهمية خاصة في مجال الروبوتات. تُستخدم أنظمة الروبوتات عن بُعد عندما تكون مساحة العمل بعيدة جدًا، أو صغيرة جدًا، أو كبيرة جدًا، أو خطرة جدًا على البشر. يُمكّن الفصل المكاني بين الإنسان (المشغل) والروبوت (المشغل عن بُعد) من تطبيقات في مجالات متنوعة مثل الجراحة طفيفة التوغل، وإبطال مفعول القنابل، والتطبيقات الفضائية.
تُشكّل تقنية التقاط الحركة (MoCap) أساس أنظمة التحكم عن بُعد الحديثة. تُمكّن هذه التقنية من تسجيل ومحاكاة حركة الإنسان بدقة عالية، مما يسمح برقمنة الأفراد أو مجموعات كاملة من الأشخاص. تُعالج الحركات الملتقطة بذكاء، ويمكن استخدامها لتحريك الأجسام وحركاتها.
كيف تعمل تقنية التقاط الحركة
تستخدم تقنية التقاط الحركة بدلة خاصة مزودة بعلامات وأنظمة بصرية لتتبع وتسجيل حركات الجسم بدقة عالية. تجمع هذه العملية بيانات الحركة من جميع أجزاء الجسم، ليس فقط الذراعين واليدين والساقين والقدمين، بل أيضاً الجذع والوركين والرأس. ثم تُحوّل هذه البيانات الشاملة إلى أوامر يمكن للروبوتات الشبيهة بالبشر تنفيذها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
نظام TWIST: طفرة في مجال التحكم عن بعد للروبوتات
يمثل نظام TWIST، الذي تم تطويره في جامعة ستانفورد وجامعة سيمون فريزر، تقدماً كبيراً في مجال التحكم عن بعد بالروبوتات الشبيهة بالبشر. فهو يجمع بين تقنية التقاط الحركة وأساليب التعلم المعزز والتعلم بالتقليد.
"نريد أن تتمتع الروبوتات الشبيهة بالبشر بنفس مستوى البراعة الحركية التي يتمتع بها البشر"، يوضح يانجي زي، المؤلف الرئيسي لدراسة TWIST. "تخيل مطبخًا فوضويًا. يستطيع البشر حمل الأشياء بكلتا يديهم واستخدام أقدامهم لتحريك العوائق، مثل سلة على الأرض. كما يمكنهم فتح الباب بجانبي أجسامهم أو بمرفقيهم. نريد أن تتمكن الروبوتات الشبيهة بالبشر من فعل الشيء نفسه من خلال محاكاة البشر مباشرةً."
التنفيذ التقني لـ TWIST
يتألف نظام TWIST من ثلاثة مكونات أساسية:
- جمع البيانات وإعادة التوجيه: من خلال إعادة التوجيه في وضع عدم الاتصال بالإنترنت ووضع الاتصال بالإنترنت، يتم تكييف حركات الإنسان مع الروبوت. ويتحقق ذلك من خلال نقل مُحسَّن لمواقع واتجاهات المفاصل ثلاثية الأبعاد، مع تعديل اتجاه الجسم وموضع القدم في الوقت الفعلي.
- تدريب وحدة التحكم في المحاكاة: يستخدم برنامج TWIST نهجًا من مرحلتين مع منهجية "المعلم والمتعلم":
- يتمتع جهاز التحكم "المعلم" بوصول مميز إلى الحركات المرجعية المستقبلية، مما يسمح له بتخطيط حركات أكثر سلاسة.
- يتم تدريب وحدة التحكم "الطالبة" من خلال مزيج من التعلم المعزز (RL) واستنساخ السلوك (BC) ولا يمكنها الوصول إلا إلى معلومات الحركة الحالية.
- وحدة تحكم كاملة للجسم: تُمكّن وحدة التحكم المُدرّبة الروبوت من استخدام جميع درجات الحرية مع الحفاظ على التوازن. ينتج عن ذلك حركات أكثر طبيعية وشبيهة بالحركات البشرية.
في الاختبارات التي أجريت على الروبوت البشري G1 من شركة Unitree، وجد الباحثون أنه كان كافياً التقاط حركات الجسم بالكامل ونقلها بدقة إلى مفاصل الروبوت، مما يضمن تنسيق حركات الأطراف المختلفة.
مناسب ل:
تحديات التحكم عن بعد في الروبوتات الشبيهة بالبشر
يمثل تطوير أنظمة التشغيل عن بعد للروبوتات الشبيهة بالبشر تحدياً معقداً للباحثين:
سد فجوة التجسيد
يتمثل أحد التحديات الرئيسية في سد "فجوة التجسيد" - أي الاختلافات التشريحية بين البشر والروبوتات. ونظرًا لاختلاف نسب الروبوتات وتكوينات مفاصلها وخصائصها الفيزيائية عن البشر، فإن نقل حركات الإنسان بشكل مباشر ليس بالأمر الممكن بسهولة.
التوازن والتناسق الحركي للجسم بأكمله
لا يتطلب تتبع حركة الجسم بالكامل في الروبوتات الشبيهة بالبشر التحكم الدقيق في المفاصل الفردية فحسب، بل يتطلب أيضًا الحفاظ على التوازن بشكل ديناميكي أثناء الحركات المعقدة. غالبًا ما تركز أنظمة التحكم عن بعد التقليدية على حركات معزولة مثل الحركة أو التلاعب، بينما يُمكّن نظام TWIST من تنسيق حركات الجسم بالكامل.
زمن الاستجابة والتغذية الراجعة الحسية
يجب أن تتغلب أنظمة التحكم عن بعد على مشاكل مثل زمن الاستجابة (التأخير الزمني) ومحدودية التغذية الراجعة الحسية. يمكن لهذه العوامل أن تعيق تزامن حركات الإنسان مع استجابات الروبوت.
تطبيقات متنوعة للتحكم عن بعد بتقنية التقاط الحركة
تتيح تقنية التحكم عن بعد في الروبوتات الشبيهة بالبشر باستخدام تقنية التقاط الحركة العديد من إمكانيات التطبيق:
المواقف الخطرة وعمليات الإنقاذ
في البيئات الخطرة، يمكن استخدام الروبوتات التي يتم التحكم فيها عن بُعد بدلاً من البشر، على سبيل المثال في عمليات إزالة المتفجرات. بين عامي 2015 و2020، بلغ عدد عمليات إزالة المتفجرات في المملكة المتحدة وحدها حوالي 2000 عملية سنويًا، مما يُبرز الحاجة إلى بدائل آمنة.
مهام التلاعب المعقدة
تستطيع الروبوتات الشبيهة بالبشر أداء مهام مناولة معقدة عن طريق التحكم عن بُعد، على سبيل المثال في بيئات غير منظمة كالمطابخ أو ورش العمل. وتُوفر قدرتها على تنسيق استخدام كامل جسمها، بما في ذلك الذراعين واليدين والساقين والقدمين، مزايا حاسمة في هذا السياق.
الروبوتات الاجتماعية والتعبيرية
بالنسبة للروبوتات الاجتماعية الشبيهة بالبشر، تُعدّ القدرة على أداء حركات معبرة أمراً أساسياً. يُمكّن نظام OCRA (خوارزمية إعادة التوجيه القابلة للتخصيص والقائمة على التحسين)، الذي طُوّر في معهد ماكس بلانك، من رسم خرائط الحركة في الوقت الفعلي بين سلاسل حركية مختلفة، مما ينتج عنه حركات بديهية وشبيهة بالحركات البشرية.
الأساليب البديلة ومقارنة الأنظمة المختلفة
إلى جانب تقنية TWIST، توجد العديد من الأساليب الأخرى للتحكم عن بعد القائم على التقاط الحركة:
الأنظمة القائمة على وحدة القياس بالقصور الذاتي
يستخدم بعض الباحثين أنظمة التقاط الحركة القائمة على وحدات القياس بالقصور الذاتي (IMU)، وهي أنظمة محمولة وأقل تكلفة من الأنظمة البصرية. تُستخدم هذه التقنية، على سبيل المثال، للتحكم عن بُعد في مهام الحركة والتلاعب، التي تجمع بين الحركة والتلاعب.
الأساليب القائمة على الشبكات العصبية
يستخدم نهج بديل الشبكات العصبية لتعلم العلاقة بين بيانات المستشعرات من بدلة التقاط الحركة والمواقع الزاوية لمحركات الروبوت. لا تتطلب هذه الطريقة نموذجًا تحليليًا أو رياضيًا مسبقًا للروبوت، وبالتالي يمكن تطبيقها على مختلف أنواع التفاعلات بين الإنسان والروبوت.
أنظمة لأجزاء معينة من الجسم
إلى جانب أنظمة التحكم عن بُعد لكامل الجسم، توجد أيضًا أنظمة متخصصة تركز على أجزاء محددة من الجسم، مثل أنظمة التقاط حركة اليدين. وتلعب هذه الأنظمة دورًا هامًا في التحكم الدقيق بالروبوتات ثنائية اليدين البيونية لأداء مهام التلاعب الدقيقة.
مناسب ل:
التقدم المحرز مؤخراً والآفاق المستقبلية
يشهد تطوير أنظمة التحكم عن بُعد للروبوتات الشبيهة بالبشر تقدماً سريعاً. فبالإضافة إلى نظام TWIST، قدم الباحثون مؤخراً أنظمة مبتكرة أخرى:
H2O: من الإنسان إلى شبيه الإنسان
يُمكّن نظام H2O من التحكم عن بُعد في الوقت الفعلي بروبوت بشري بالكامل باستخدام كاميرا RGB فقط. ويعتمد النظام على إطار عمل قائم على التعلم المعزز وعملية "المحاكاة إلى البيانات" لتصفية واختيار الحركات المناسبة للروبوتات البشرية.
التشغيل عن بعد المدعوم بتقنية الواقع المعزز
يبحث الباحثون أيضاً في كيفية دعم الواقع المعزز لعمليات التحكم عن بُعد القائمة على التقاط الحركة. فمن خلال عرض نموذج افتراضي لذراع الإنسان بجانب ذراع الروبوت، يستطيع المستخدمون فهم عملية رسم خرائط الحركة بشكل أفضل.
الذكاء الاصطناعي والتقاط الحركة: مستقبل التفاعل بين الإنسان والروبوت
شهدت تقنية التحكم عن بعد للروبوتات الشبيهة بالبشر باستخدام تقنية التقاط الحركة تطوراً ملحوظاً في السنوات الأخيرة. وتمثل أنظمة مثل TWIST خطوة هامة إلى الأمام، إذ تُمكّن الروبوتات من أداء حركات شبيهة بحركات الإنسان، تشمل كامل الجسم، في الوقت الفعلي.
يُتيح الجمع بين تقنية التقاط الحركة وأساليب الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل التعلم المعزز واستنساخ السلوك، إمكانيات جديدة للتفاعل بين الإنسان والروبوت. فبات بإمكان الروبوتات الشبيهة بالبشر أداء حركات منفردة، بالإضافة إلى حركات منسقة تشمل كامل الجسم، مما يمنحها براعة وتعبيرًا أكبر.
في المستقبل، قد تُسهم هذه التقنيات بشكلٍ كبير في توسيع نطاق استخدام الروبوتات الشبيهة بالبشر في البيئات الخطرة، وفي مهام المناولة المعقدة، وفي السياقات الاجتماعية. وسيساعد التحسين المستمر في دقة أنظمة التحكم عن بُعد، ومتانتها، وسهولة استخدامها، على تقليص الفجوة بين القدرات البشرية والتنفيذ الروبوتي.
مناسب ل:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
Konrad Wolfenstein
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
