Publikováno dne: 12. března 2025 / Aktualizace od: 12. března 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Výzkumník Sepehr Samavi a Prof. Angela Schoellig vedle robotů Jack - Image: Astrid Eckert, Muenchen
Průkopnická práce v robotice: Tum se vyvíjí vpřed roboty
Autonomní systémy: Jak se naučit roboty pro interakci s lidmi
Ve světě, který se rychle vyvíjí ve směru automatizace a umělé inteligence, jsou autonomní systémy stále důležitější součástí našeho každodenního života od samosprávných automobilů k inteligentním asistenčním robotům do vysoce rozvinutých průmyslových rostlin -schopnost strojů přijímat samostatně zaměřená rozhodnutí a jednat ve složitých prostředích. Obzvláště vzrušující a náročnou disciplínou v rámci robotiky je vývoj systémů, které se mohou bezpečně a efektivně pohybovat v dynamickém prostředí osídleném lidmi. Nejde jen o vyhýbání se překážkám, ale také o porozumění, předpovídání a reakci chování lidí, aby byla zajištěna hladká a bezpečná interakce.
Přesně na tomto rozhraní robotiky, umělé inteligence a lidského chování, vědci z renomované technické univerzity v Mnichově (TUM) pracují vysoký tlak. Ve vašich vzdělávacích systémech a robotické laboratoři, pod vedením profesorky Angely Schoelligové, jste vyvinuli inovativního robota s názvem „Jack“, který je schopen navigovat s pozoruhodnou dovedností a předvídavostí prostřednictvím davů. To, co odlišuje Jack od mnoha jiných robotů, je jeho schopnost nejen vnímat bezprostřední okolí, ale také aktivně přemýšlet o tom, jak se lidé pohybují a jak by mohli reagovat na své vlastní pohyby. Tento předvídavý způsob myšlení umožňuje Jackovi naplánovat si cestu živými místnostmi nejen reaktivně, ale také aktivně a inteligentně.
Vhodné pro:
Výzva navigace v davech
Navigace v davech je pro roboty obrovskou výzvou, která přesahuje jednoduché vyhýbání se překážkám. Na rozdíl od statického nebo předvídatelného prostředí jsou davy dynamické, nepředvídatelné a charakterizované složitými sociálními interakcemi. Každý v hodně se pohybuje jednotlivě, ale zároveň ovlivňuje pohyby druhých. Tato vzájemná závislost, kombinovaná s přirozenou variabilitou lidského chování, ztěžuje roboty, aby se pohybovali bezpečně a efektivně.
Tradiční navigační algoritmy pro roboty, které jsou často založeny na rigidních pravidlech a jednoduchých datech senzorů, rychle dosahují svých limitů v takových prostředích. Obvykle reagují reagovat na překážky náhle zastavením nebo vyhýbáním se, což může vést k nežádoucím dopravním zácpě, neefektivní trasy nebo dokonce nebezpečné situace v davu. Aby se roboti úspěšně pohybovali v davech, potřebují tedy mnohem progresivnější formu inteligence, která jim umožňuje porozumět lidskému chování, předpovídat a aktivně zahrnovat jejich plánování navigace.
Jackův inovativní přístup: Forward -Vanící myšlení a interakce
Robot Jack vyvinutý vědci TUM jde rozhodujícím krokem nad rámec tradičních přístupů. Jeho jádrem je sofistikovaný algoritmus, který mu umožňuje nejen vnímat pohyby lidí v jeho oblasti, ale také aktivně předvídat a zapojit své vlastní plánování trasy. Profesor Schoellig zdůrazňuje základní rozdíl v konvenčních metodách: „Náš robot modeloval, jak lidé budou reagovat na jeho pohyb, aby naplánovali svou vlastní cestu. To je velký rozdíl pro jiné přístupy, které tuto interakci obvykle ignorují. “
Tato schopnost modelovat interakci je klíčem k Jackova úspěchu. Místo toho, aby ji považoval za lidi za nepředvídatelné překážky, vidí ji Jack za inteligentního herce, jehož chování může někdy předvídat a dokonce i vliv. To mu umožňuje pohybovat se davy, které se podobají lidské navigaci mnoha způsoby. Neváhá pohybovat se mezerami, předvídá pohyby chodců a dynamicky přizpůsobuje svou trasu, aby se vyhnul kolizím a zároveň efektivně dosáhl svého cíle.
Senzor a výpočetní výkon při interakci
Abychom se mohli vyrovnat s tímto náročným úkolem, je Jack vybaven vysoce rozvinutými senzory a výpočetním výkonem. Centrálním prvkem je senzor LiDAR (detekce a rozsah světla), který trvale vysílá laserové paprsky do oblasti a přijímá odražené signály. Z těchto údajů vytváří LiDAR přesnou 360stupňovou kartu v prostředí v reálném čase, která nejen zachycuje statické objekty, ale zejména pozice a pohyb lidí. Lidar tak poskytuje robotovi podrobný „obrázek“ jeho okolí, který tvoří základ pro jeho navigační rozhodnutí.
Kromě Lidaru má Jack ve svých kolech senzory, které přesně měří své vlastní tempo a zakrytou vzdálenost. Tato informace je zásadní pro přesně určení vaší vlastní pozice v oblasti a optimalizaci účinnosti navigace. Všechna data senzoru jsou zpracovávána výkonným počítačem na palubě, který je schopen provádět komplexní algoritmy v reálném čase. Tento počítač je „mozkem“ Jacka a je zodpovědný za analýzu dat senzorů, predikci lidských pohybů a výpočet optimální trasy.
Vhodné pro:
Algoritmus podrobně: predikce, plánování a přizpůsobení
Srdcem Jackovy inteligence je navigační algoritmus vyvinutý vědci z TUM. Tento algoritmus pracuje v několika krocích, aby Jacku umožnil zajistit bezpečné a efektivní navigaci v davech.
1.. Vnímání a sběr dat
Jack zpočátku nepřetržitě shromažďuje data o svém okolí pomocí jeho senzorů. Lidar poskytuje informace o poloze a pohybu lidí, zatímco senzory kol poskytují údaje o vlastním pohybu robota.
2. predikce lidských pohybů
Na základě shromážděných údajů analyzuje algoritmus vzorec pohybu lidí v oblasti. Snaží se předpovídat pravděpodobné cesty, které lidé převezmou v příštích sekundách. Tato predikce je založena na statistických modelech, které se získaly z rozsáhlých údajů o chování lidského pohybu v davech.
3. plánování trasy
Zároveň algoritmus plánuje optimální cestu k cíli robota. Bere v úvahu nejen předpokládané pohyby lidí, ale také vlastní dovednosti a omezení robotů, jako je jeho rychlost a manévrovatelnost. Cílem je najít trasu, která vede k cíli co nejrychleji a nejefektivněji, aniž by riskovalo srážky s lidmi.
4. Dynamická adaptace
Ústředním aspektem algoritmu je jeho schopnost dynamicky přizpůsobit. Celý proces sběru dat, predikce a plánování tras se neustále opakuje asi desetkrát za sekundu. To umožňuje Jackovi přizpůsobit svou cestu do neustále se měnícího prostředí v reálném čase. Tato vysoká adaptační frekvence je nezbytná pro navigaci v dynamickém prostředí s mnoha lidmi bezpečně a efektivně, protože robot uznává způsoby lidí současně a reaguje na to, jak výzkumník Tum Sepehr vysvětluje Samavi.
Učení z lidského chování: Klíč k navigaci podobné člověku
Dalším klíčovým aspektem Jackovy inteligence je jeho schopnost poučit se z lidského chování. Výzkumníci TUM neprogramovali jednoduše Jacka s přísnými pravidly a algoritmy, ale dali mu příležitost neustále se zlepšovat analýzou údajů o chování lidského pohybu.
Profesor Schoellig vysvětluje, že matematický model, na kterém je založen algoritmus plánování, byl odvozen z lidských pohybů a přeložen do rovnic. Algoritmus proto není založen na abstraktních předpokladech o lidském chování, ale přímo na skutečných datech, která dokumentují pohyby davů. Aby to umožnili, vědci shromáždili rozsáhlé údaje, které popisují lidské chování v různých situacích a prostředích a slouží jako výuka materiálu pro Jacka.
Analýzou těchto údajů se Jack učí rozpoznat, předvídat typické vzorce pohybu lidí a zapojit jeho vlastní rozhodnutí. Například se dozví, že lidé se obvykle vyhýbají, když míří k překážce nebo že přizpůsobují svou rychlost, aby se vyhnuli kolizi. Tato zjištění proudí do algoritmu a umožňují Jackovi chovat se způsobem, který připomíná intuitivní chování lidí v davech.
Konkrétním příkladem tohoto procesu učení je Jackovo řešení potenciálních kolizí. Tradiční robot by se obvykle okamžitě zastavil, jakmile rozpozná překážku, jako je člověk, na kolizním kurzu. Jack, na druhé straně, který se poučil z lidského chování, reaguje více jinak. Vypočítá také, že se lidé obvykle přizpůsobí a vyhýbá se, aby se vyhnuli kolizi. Proto se nezastaví okamžitě, ale pokračuje ve svém pohybu a zároveň pozoruje reakci člověka. Pouze pokud existují náznaky, že se lidé nebudou vyhýbat, udělejte Jack Plan v krátké době a vyberte si alternativní trasu. Toto chování je mnohem efektivnější a více člověka než náhlá zastávka tradičního robota.
Evoluční vývoj: Od reaktivního příliš interaktivního
Rozvoj Jackových navigačních dovedností byl evoluční proces, který šel do tří fází. Každá úroveň představuje pokrok ve složitosti a inteligenci algoritmu.
Úroveň 1: Reaktivní navigace.
V první fázi Jack jen reaktivně reagoval na své okolí. Jakmile je vnímal, vyhýbal se překážkám, aniž by je vnímal, aniž by předpovídal nebo předvídal chování lidí. Tato fáze byla funkční, ale neefektivní a často vedla k náhlým zastávkám a objížďkám.
Úroveň 2: Prediktivní navigace.
Ve druhé fázi byl algoritmus rozšířen o předpovídání pohybu nadcházejících lidí. To umožnilo Jackovi navigovat více dopředu a vyhnout se kolizím dříve, než byly bezprostřední. Tato úroveň byla již významným pokrokem, ale byla stále omezená, protože do značné míry ignorovala interakci mezi roboty a lidmi.
Úroveň 3: Interaktivní navigace.
Aktuální verze Jacku představuje třetí a nejpokročilejší úroveň evoluce: interaktivní navigace. Na této úrovni je Jack schopen nejen předvídat pohyby lidí, ale také aktivně vzít v úvahu, jak lidé budou reagovat na své vlastní pohyby. Dokáže ovlivnit chování lidí prostřednictvím svého chování a zároveň se vyhnout kolizím. Tato interaktivní schopnost je rozhodující průlom, díky kterému je Jack opravdu inteligentní a lidský navigační systém.
Výzkumník Samavi vysvětluje, že Jack může předvídat pohyby ostatních lidí na jedné straně a zároveň dokáže ovlivnit jejich činy prostřednictvím svého vlastního chování a zároveň se vyhýbat kolizím. Tato forma interaktivní navigace umožňuje Jackovi pohybovat se bezpečně, efektivně, sociálně přijatelné a intuitivně prostřednictvím davů.
Oblasti aplikace: Od doručovacích robotů po autonomní řízení
Inovativní technologie, která je v Jacku, má obrovský potenciál pro různé oblasti aplikací. Přestože byl Jack původně vyvinut jako výzkumná platforma, vědci TUM již uvažují o konkrétním použití v reálném světě.
Robot doručení
Úzké aplikací jsou doručovací roboti, kteří mohou autonomně dodávat zboží a balíčky v městském prostředí. Tito roboti se musí být schopni bezpečně a efektivně pohybovat na chodnících, v pěších zónách a v živých městských centrech. Jackova schopnost navigovat v davech je pro to zásadní význam. V budoucnu by autonomní doručovací roboti mohli významně přispět k řešení problémů „poslední míle“ v logistice a zmírnění městského provozu.
Vhodné pro:
Invalidní vozíky
Další slibnou aplikací je integrace technologie do inteligentních invalidních vozíků. Navigace v živém prostředí může být hlavní výzvou pro lidi s omezením mobility. Invalidní vozík, který je vybaven navigačním algoritmem Jacks, by mohl výrazně zlepšit nezávislost a kvalitu života těchto lidí. Invalidní vozík se mohl automaticky vyhnout překážkám, bezpečně se pohybovat skrz davy a přivést uživatele autonomně do požadovaného cíle.
Autonomní řízení
Profesor Schoellig považuje autonomní řízení za zvláště relevantní oblast aplikace pro interaktivní navigační technologii. Zdůrazňuje, že tyto interaktivní scénáře jsou ústřední výzvou. Ve složitých dopravních situacích, například při navlékání na dálnicích, při otáčení k přechodům nebo při jednání s chodci a cyklisty, je nezbytné nejen naplánovat své vlastní hnutí, ale také předpovídat chování jiných uživatelů silničního provozu a zahrnout je do vlastního plánování. Schopnost technologie pro interaktivní navigaci by tak mohla významně přispět k rozvoji bezpečných a efektivních autonomních vozidel. Jako příklad to vede k nitě na dálnici: když vozidlo jede na zrychleném měřiu vchodu na dálnici, mnoho řidičů přicházejících zpoza změn nebo mírně brzdění. Právě v takových situacích umožňuje nový přístup reakce ostatních účastníků silničního provozu adekvátně zohlednit.
Humanoidní roboti
Humanoidní roboti by mohli těžit zejména z algoritmů, zejména v oblastech, jako je péče, služba nebo výroba, ve kterých úzce spolupracují s lidmi. Aby byli lidé využíváni a efektivní, je nezbytné, aby se mohli v lidském prostředí bezpečně a intuitivně procházet. Profesor Schoellig však odkazuje na ústřední výzvu: zatímco pohybující se robot se může v případě potřeby jednoduše zastavit, humanoidní roboti jsou v současné době stále docela nestabilní a rychle ztratí rovnováhu. Zlepšení stability humanidových robotů v dynamických prostředích představuje důležitou oblast výzkumu, které musí být dále rozvíjeno, aby bylo možné plné potenciál interaktivní navigace také použitelné pro humanoidní roboty.
Pokročilá navigace robotů: Jak Jack chápe lidské chování
Výzkum Tum v oblasti interaktivní navigace robotů představuje významný pokrok na cestě do inteligentních a autonomních systémů, které mohou v lidském prostředí působit bezpečně a efektivně. Robot Jack působivě ukazuje, že je možné vyvinout stroje, které nejen vnímají jejich okolí, ale také chápou lidské chování, předpovídají a zahrnují je do svých rozhodnutí. Tato schopnost interaktivní navigace otevírá nové příležitosti pro různé aplikace, od doručovacích robotů po inteligentní invalidní vozíky až po autonomní řízení.
Vývoj Jacka je jen začátek. Výzkum v oblasti robotiky a umělé inteligence rychle postupuje a v nadcházejících letech a desetiletích můžeme očekávat další vzrušující inovace. Integrace robotů do našeho každodenního života bude stále přirozenější a autonomní systémy budou v naší společnosti stále důležitější roli. Je proto zásadní důležitost, abychom rozvoj těchto technologií zodpovídali a zohlednili etické a sociální aspekty od začátku. To je jediný způsob, jak můžeme zajistit, aby roboti a lidé mohli spolupracovat ve prospěch všech v budoucnosti.
Vhodné pro:
Váš globální partner pro marketing a rozvoj podnikání
☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina
☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!
Konrad Wolfenstein
Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.
Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital
Těším se na náš společný projekt.
