Avaldatud: 12. märtsil 2025 / UPDATE: 12. märts 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
Teadlane Sepehr Samavi ja prof Angela Schoellig robotite kõrval Jack - Pilt: Astrid Eckert, Muenchen
Robootika teerajaja töö: TUM areneb edasi -välja välimusega robotid
Autonoomsed süsteemid: kuidas õppida roboteid, et inimestega suhelda
Maailmas, mis areneb kiiresti automatiseerimise ja tehisintellekti suunas, on autonoomsed süsteemid meie igapäevaelu üha olulisem osa. Alates isehalavast autodest kuni intelligentsete abirobotiteni kuni kõrgelt arenenud tööstustaimedeni -masinate võime teha isetöölisi otsuseid ja tegutseda keerukates keskkondades, muudab meie elu arvukaid valdkondi. Eriti põnev ja väljakutsuv distsipliin robootika on süsteemide arendamine, mis võivad liikuda ohutult ja tõhusalt inimeste asustatud dünaamilises keskkonnas. See ei tähenda ainult takistuste vältimist, vaid ka inimeste käitumise mõistmist, ennustamist ja reageerimist, et tagada sujuv ja ohutu suhtlus.
Täpselt selles robootika, tehisintellekti ja inimkäitumise liideses töötavad Müncheni tuntud tehnikaülikooli (TUM) teadlased kõrge surve. Oma õppesüsteemides ja robootikalaboris olete professor Angela Schoelligi juhtimisel välja töötanud uuendusliku roboti nimega “Jack”, mis on võimeline liikuma märkimisväärsete oskuste ja ettenägelikkusega rahvahulkade kaudu. Jacki eristab paljudest teistest robotitest tema võime mitte ainult tajuda lähiümbrust, vaid ka aktiivselt mõelda, kuidas inimesed ringi liiguvad ja kuidas nad saaksid omaenda liikumistele reageerida. See ettenägev mõtteviis võimaldab Jackil kavandada oma teed läbi elavate tubade mitte ainult reageerivalt, vaid ka ennetavalt ja arukalt.
Sobib selleks:
Navigeerimise väljakutse rahvamassis
Rahvahulga navigeerimine on robotite jaoks tohutu väljakutse, mis ületab palju lihtsaid takistuste vältimist. Vastupidiselt staatilisele või prognoositavale keskkonnale on rahvahulgad dünaamilised, ettearvamatud ja neid iseloomustavad keerulised sotsiaalsed koostoimed. Kõik paljudes liiguvad individuaalselt, kuid mõjutavad samal ajal teiste liikumist. See vastastikune sõltuvus koos inimese käitumise loomuliku varieeruvusega muudab robotite ohutult ja tõhusalt liikumise äärmiselt keeruliseks.
Robotite traditsioonilised navigeerimise algoritmid, mis põhinevad sageli jäikadel reeglitel ja lihtsatel andurite andmetel, jõuavad kiiresti sellises keskkonnas oma piiridesse. Tavaliselt reageerivad nad takistustele, peatudes või kõrvale hiilides, mis võib põhjustada soovimatuid liiklusummikuid, ebaefektiivseid marsruute või isegi rahvamassi ohtlikke olukordi. Rahvahulkades edukaks liikumiseks vajavad robotid seetõttu palju progressiivsemat luurevormi, mis võimaldab neil mõista inimese käitumist, ennustada ja aktiivselt kaasata oma navigeerimise kavandamist.
Jacki uuenduslik lähenemisviis: tulevikus mõtlemine ja suhtlemine
TUM -i teadlaste välja töötatud robotite tungrauad läheb otsustava sammu kaugemale traditsioonilistest lähenemisviisidest. Tema tuum on keerukas algoritm, mis võimaldab tal mitte ainult tajuda oma piirkonna inimeste liikumist, vaid ka aktiivselt ennustada ja kaasata oma marsruudi planeerimist. Professor Schoellig rõhutab tavapäraste meetodite põhimõttelist erinevust: "Meie robot modelleeris, kuidas inimesed reageerivad tema liikumisele oma tee kavandamiseks. See on suur erinevus teistele lähenemisviisidele, mis seda suhtlemist tavaliselt eiravad."
See võime interaktsiooni modelleerida on Jacki edu võti. Selle asemel, et pidada inimesi ainult ettearvamatuteks takistusteks, peab Jack teda intelligentseks näitlejaks, kelle käitumine ta võib mõnikord ennustada ja isegi mõjutada. See võimaldab tal liikuda läbi rahvahulga, mis sarnaneb inimnavigatsiooniga mitmel viisil. Ta ei kõhkle lünkades liikumisest, näeb ette jalakäijate liikumist ja kohandab oma marsruuti dünaamiliselt, et vältida kokkupõrgeid ja saavutada samal ajal oma eesmärgi tõhusalt.
Andur ja arvutusvõimsus interaktsioonis
Selle nõudliku ülesandega toimetulemiseks on Jack varustatud kõrgelt arenenud andurite ja arvutusvõimsusega. Keskne element on LiDAR -andur (valguse tuvastamine ja ulatus), mis saadab piirkonda püsivalt laserkiired ja võtab vastu peegeldunud signaalid. Nende andmete põhjal loob lidar reaalajas keskkonnas täpse 360-kraadise kaardi, mis mitte ainult ei hõlma staatilisi objekte, vaid eriti ka inimeste positsiooni ja liikumist. Seega annab lidar robotile selle ümbruse üksikasjaliku “pildi”, mis on aluseks navigeerimisotsustele.
Lisaks lidarile on Jackil jalgratastes andurid, mis mõõdavad täpselt tema enda tempot ja vahemaa kaetud. See teave on ülioluline, et täpselt määrata oma positsioon piirkonnas ja optimeerida navigeerimise tõhusust. Kõiki andurite andmeid töötleb võimas pardal olev arvuti, mis suudab reaalajas keerulisi algoritme läbi viia. See arvuti on tungraua “aju” ja vastutab andurite andmete analüüsi, inimese liikumiste ennustamise ja optimaalse marsruudi arvutamise eest.
Sobib selleks:
Algoritm üksikasjalikult: ennustamine, planeerimine ja kohanemine
Jacki intelligentsuse süda on TUM -teadlaste välja töötatud navigeerimise algoritm. See algoritm töötab mitmes etapis, et võimaldada Jackil tagada rahvahulkades ohutu ja tõhus navigeerimine.
1. taju ja andmete hankimine
Algselt kogub Jack andurite abil pidevalt andmeid oma ümbruse kohta. Lidar pakub teavet inimeste asukoha ja liikumise kohta, samal ajal kui rattaandurid annavad andmeid roboti enda liikumise kohta.
2. inimliikumiste ennustamine
Kogutud andmete põhjal analüüsib algoritm piirkonna inimeste liikumismustrit. Ta üritab ennustada tõenäolisi teid, mille inimesed järgmise sekundi jooksul üle võtavad. See ennustus põhineb statistilistel mudelitel, mida on õppinud rahvahulga inimliikumise ulatuslike andmearvestustest.
3. marsruudi planeerimine
Samal ajal kavandab algoritm roboti eesmärgi optimaalset teed. Ta mitte ainult ei võta arvesse inimeste ennustatud liikumist, vaid ka robotite enda oskusi ja piiranguid, näiteks selle kiirus ja manööverdus. Eesmärk on leida marsruut, mis viib eesmärgi juurde võimalikult kiiresti ja tõhusalt, ilma et peaksite inimestega kokkupõrget riskima.
4. dünaamiline kohanemine
Algoritmi keskne aspekt on selle võime dünaamiliselt kohaneda. Kogu andmete hankimise, ennustamise ja marsruudi kavandamise protsessi korratakse pidevalt umbes kümme korda sekundis. See võimaldab Jackil kohandada oma marsruuti pidevalt muutuva keskkonnaga reaalajas. See kõrge kohanemissagedus on hädavajalik, et navigeerida dünaamilises keskkonnas koos paljude inimestega ohutult ja tõhusalt, kuna robot tunnistab inimeste viise samal ajal ja reageerib sellele, kuidas TUM -teadlane Sepehr Samavi selgitab.
Inimese käitumisest õppimine: võti inimeselaadsele navigeerimisele
Teine Jacki intelligentsuse oluline aspekt on tema võime õppida inimese käitumisest. TUM -i teadlased ei programmeerinud lihtsalt Jacki jäikade reeglite ja algoritmidega, vaid andsid talle võimaluse pidevalt parandada inimeste liikumise käitumise andmete analüüsi kaudu.
Professor Schoellig selgitab, et matemaatiline mudel, millel planeerimise algoritm põhineb, tuletati inimlikelt liikumistest ja tõlgitud võrranditesse. Algoritm ei põhine seetõttu abstraktsetel eeldustel inimese käitumise kohta, vaid otse tegelike andmetega, mis dokumenteerivad rahvahulkade liikumist. Selle võimaldamiseks kogusid teadlased ulatuslikke andmedokumente, mis kirjeldavad inimese käitumist erinevates olukordades ja keskkonnas ning on Jacki õpetamismaterjal.
Neid andmeid analüüsides õpib Jack tunnustama, ennetama inimeste tüüpilisi liikumisharjumusi ja kaasama oma otsuseid. Näiteks saab ta teada, et inimesed kõrvale hiilivad tavaliselt siis, kui nad suunduvad takistusele või et nad kohandavad oma kiirust kokkupõrke vältimiseks. Need leiud voolavad algoritmi ja võimaldavad Jackil käituda viisil, mis sarnaneb rahvamassi inimeste intuitiivse käitumisega.
Selle õppeprotsessi konkreetne näide on Jacki potentsiaalsete kokkupõrgete käitlemine. Traditsiooniline robot peatuks tavaliselt kohe kohe, kui ta tunnistab kokkupõrkekursusel takistuse, näiteks inimese. Jack seevastu, kes on õppinud inimese käitumisest, reageerib erinevalt. Samuti arvutab ta, et inimesed tavaliselt kohanevad ja põrkuvad kokkupõrke vältimiseks. Seetõttu ei peata ta kohe, vaid jätkab oma liikumist, jälgides samal ajal inimese reaktsiooni. Ainult siis, kui on silte, et inimesed ei dod dod dod DO Jacki plaani lühikese etteteatamisega ja valivad alternatiivse marsruudi. See käitumine on palju tõhusam ja inimlikum kui traditsioonilise roboti järsk peatus.
Evolutsiooniline areng: reaktiivsest liiga interaktiivsest
Jacki navigeerimisoskuste arendamine oli evolutsiooniline protsess, mis läks kolme etappi. Iga tase tähistab algoritmi keerukuse ja intelligentsuse edusamme.
1. tase: reaktiivne navigeerimine.
Esimeses etapis reageeris Jack ainult oma ümbrusele reageerivalt. Ta hoidis takistusi niipea, kui ta tajus neid inimeste käitumist ennustamata või enne seda. See etapp oli funktsionaalne, kuid ebatõhus ja viis sageli järskude peatumiste ja ümbersõiduni.
2. tase: ennustav navigeerimine.
Teises etapis laiendati algoritmi, et ennustada lähenevate inimeste liikumist. See võimaldas Jackil enne peatselt kokkupõrget liikuda ja vältida kokkupõrkeid. See tase oli juba märkimisväärne edusammud, kuid oli siiski piiratud, kuna see ignoreeris suuresti robotite ja inimeste vahelist koostoimet.
3. tase: interaktiivne navigeerimine.
Jacki praegune versioon tähistab evolutsiooni kolmandat ja kõige arenenumat taset: interaktiivne navigeerimine. Sellel tasemel ei suuda Jack mitte ainult ennustada inimeste liikumist, vaid ka aktiivselt arvestada, kuidas inimesed reageerivad omaenda liikumistele. Ta suudab mõjutada inimeste käitumist oma käitumise kaudu ja vältida samal ajal kokkupõrgeid. See interaktiivne võime on ülioluline läbimurre, mis teeb Jackist tõeliselt intelligentse ja inimliku navigatsioonisüsteemi.
Teadlane Samavi selgitab, et Jack suudab ühelt poolt ennustada teiste inimeste liikumisi ja suudab samal ajal mõjutada nende tegevust oma käitumise kaudu, vältides samal ajal kokkupõrgeid. See interaktiivse navigeerimise vorm võimaldab Jackil liikuda rahvahulkade kaudu ohutult, tõhusalt, sotsiaalselt vastuvõetavaks ja intuitiivselt.
Rakendusvaldkonnad: alates robotitest kuni autonoomse sõiduni
Jacki uuenduslikul tehnoloogial on tohutu potentsiaal mitmesuguste rakenduspiirkondade jaoks. Ehkki Jack töötati algselt välja uurimisplatvormina, mõtlevad TUM -i teadlased juba reaalses maailmas konkreetseid võimalikke kasutusviise.
Tarnerobot
Lähedaseks rakenduseks on kohaletoimetamisrobotid, mis saavad autonoomselt kaupu ja pakette linnakeskkonnas. Need robotid peavad suutma liikuda ohutult ja tõhusalt kõnniteedel, jalakäijate tsoonides ja elavates kesklinnades. Jacki võime rahvahulkades navigeerida on selleks ülioluline. Tulevikus võiksid autonoomsed kohaletoimetamisrobotid anda olulise panuse logistika viimase miili probleemide lahendamisse ja linnaliikluse leevendamisse.
Sobib selleks:
Ratastoolid
Veel üks paljutõotav rakendus on tehnoloogia integreerimine intelligentsetesse ratastoolidesse. Navigeerimine elavas keskkonnas võib olla liikuvuse piirangutega inimeste jaoks suur väljakutse. Jacks navigeerimise algoritmiga varustatud ratastool võib nende inimeste iseseisvust ja elukvaliteeti märkimisväärselt parandada. Ratastool võiks automaatselt vältida takistusi, liikuda ohutult läbi rahvahulga ja viia kasutaja autonoomselt soovitud sihtkohta.
Autonoomne juhtimine
Professor Schoellig peab autonoomset juhtimist interaktiivse navigatsioonitehnoloogia eriti asjakohase rakenduse valdkonnana. Selles rõhutatakse, et need interaktiivsed stsenaariumid on keskne väljakutse. Keerulistes liiklusolukordades, näiteks kiirteedel keermestades, ristumiste poole pöördudes või jalakäijate ja jalgratturitega suheldes on oluline mitte ainult omaenda liikumist kavandada, vaid ka teiste liiklejate käitumise ennustamine ja nende enda kavandamise kaasamine. Tehnoloogia võime interaktiivseks navigeerimiseks võib seega anda olulise panuse ohutute ja tõhusate autonoomsete sõidukite väljatöötamisse. Näitena viib see maanteel keermeni: kui sõiduk sõidab kiirtee sissepääsu kiirendusmõõturile, on paljud autojuhid, kes tulevad vahetusradade tagant või pidurdavad pisut. Just sellistes olukordades võimaldab uus lähenemisviis teiste liiklejate reaktsioone piisavalt arvesse võtta.
Humanoidrobot
Humanoidrobotid võiksid kasu saada eriti algoritmidest, eriti sellistes valdkondades nagu hooldus, teenindus või tootmine, milles nad teevad tihedat koostööd inimestega. Inimeste kasutamiseks ja tõhusaks on oluline, et nad saaksid inimkeskkonnas ohutult ja intuitiivselt navigeerida. Professor Schoellig viitab aga kesksele väljakutsele: kuigi liikuv robot võib vajadusel lihtsalt peatuda, on humanoidrobotid praegu endiselt üsna ebastabiilsed ja kaotavad kiiresti oma tasakaalu. Humanitaarsete robotite stabiilsuse parandamine dünaamilises keskkonnas on oluline uurimisvaldkond, mida tuleb edasi arendada, et muuta interaktiivse navigeerimise täielik potentsiaal ka humanoidrobotite jaoks.
Täiustatud robotite navigeerimine: nagu Jack mõistab inimese käitumist
TUM -i uuringud interaktiivse robotite navigeerimise valdkonnas tähistavad olulist edu intelligentsete ja autonoomsete süsteemide poole, mis võivad inimese keskkonnas ohutult ja tõhusalt toimida. Robot Jack näitab muljetavaldavalt, et on võimalik arendada masinaid, mis mitte ainult ei taju nende ümbrust, vaid mõistaksid ka inimkäitumist, ennustavad ja hõlmavad neid oma otsustesse. See interaktiivse navigeerimise võime avab uusi võimalusi mitmesuguste rakenduste jaoks, alates kohaletoimetamisrobotitest kuni intelligentsete ratastoolideni kuni autonoomse sõiduni.
Jacki areng on alles algus. Robootika ja tehisintellekti valdkonna uuringud edenevad kiiresti ning lähiaastatel ja aastakümnetel võime oodata täiendavaid põnevaid uuendusi. Robotite integreerimine meie igapäevaellu muutub üha loomulikumaks ja autonoomsed süsteemid mängivad meie ühiskonnas üha olulisemat rolli. Seetõttu on ülioluline, et muudame nende tehnoloogiate arendamise vastutustundlikuks ja võtame arvesse eetilisi ja sotsiaalseid aspekte algusest peale. Ainult nii saame tagada, et robotid ja inimesed saaksid tulevikus kõigi huvides koostööd teha.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.
