Megjelent: 2025. március 12. / Frissítés: 2025. március 12. - Szerző: Konrad Wolfenstein
Kutató Sepehr Samavi és Angela Schoellig professzor a robotok mellett Jack - Image: Astrid Eckert, Muenchen
Úttörő munka a robotikában: A TUM előre néző robotokat fejleszt
Autonóm rendszerek: Hogyan lehet megtanulni a robotokat az emberekkel való interakcióhoz
Egy olyan világban, amely gyorsan fejlődik az automatizálás és a mesterséges intelligencia irányában, az autonóm rendszerek egyre fontosabb részét képezik a mindennapi életünknek. Különösen izgalmas és kihívást jelentő fegyelem a robotika területén olyan rendszerek fejlesztése, amelyek biztonságosan és hatékonyan mozoghatnak az emberek által lakott dinamikus környezetben. Ez nem csak az akadályok elkerüléséről szól, hanem a megértés, előrejelzés és az emberek viselkedésének reagálásáról is a sima és biztonságos interakció biztosítása érdekében.
Pontosan a robotika, a mesterséges intelligencia és az emberi viselkedés ezen interfészén a Müncheni Híres Műszaki Egyetem (TUM) kutatói nagynyomásúak. Angela Schoellig professzor irányítása alatt a tanulási rendszerekben és a robotika laboratóriumában kifejlesztett egy innovatív robotot, melynek neve „Jack”, amely figyelemre méltó készséggel és előrelátással képes navigálni a tömegen keresztül. Ami megkülönbözteti Jacket sok más robottól, az az, hogy nemcsak a közvetlen környezetet érzékeli, hanem arra is, hogy aktívan gondolkodjon azon, hogy az emberek hogyan mozognak, és hogyan reagálhatnak a saját mozgásukra. Ez az előrelátó gondolkodásmód lehetővé teszi Jack számára, hogy az élénk szobákon keresztül nem csak reaktív módon, hanem proaktívan és intelligensen is megtervezze az utat.
Alkalmas:
A navigáció kihívása tömegben
A tömegben történő navigáció óriási kihívást jelent a robotok számára, amelyek messze túlmutatnak az egyszerű akadályok elkerülésén. A statikus vagy kiszámítható környezettel ellentétben a tömeg dinamikus, kiszámíthatatlan és komplex társadalmi interakciókkal jellemezhető. Mindenki sokban egyénileg mozog, de ugyanakkor befolyásolja mások mozgását. Ez a kölcsönös függőség, az emberi viselkedés természetes variabilitásával kombinálva, rendkívül megnehezíti a robotok biztonságos és hatékony mozgását.
A robotok hagyományos navigációs algoritmusai, amelyek gyakran a merev szabályokon és az egyszerű érzékelő adatokon alapulnak, gyorsan elérik korlátait ilyen környezetben. Általában reagálnak az akadályokra hirtelen leállítással vagy elkerülésével, ami nemkívánatos forgalmi dugókhoz, nem hatékony útvonalakhoz vagy akár veszélyes helyzetekhez vezethet a tömegben. Annak érdekében, hogy a tömegben sikeresen mozoghassanak, a robotoknak ezért az intelligencia sokkal progresszívebb formájúak, amelyek lehetővé teszik számukra az emberi viselkedés megértését, a navigációs tervezésük előrejelzését és aktív bevonását.
Jack innovatív megközelítése: előre -kereső gondolkodás és interakció
A tumkutatók által kifejlesztett robot -jack döntő lépéssel halad túl a hagyományos megközelítéseken. Magja egy kifinomult algoritmus, amely lehetővé teszi számára, hogy nemcsak a környéken élő emberek mozgását érzékeli, hanem a saját útvonaltervének aktív előrejelzését és bevonását is. Schoellig professzor hangsúlyozza a hagyományos módszerek alapvető különbségét: „Robotunk modellezte, hogy az emberek hogyan reagálnak a mozgására, hogy megtervezzék a saját útját. Ez a nagy különbség más megközelítéseknél, amelyek általában figyelmen kívül hagyják ezt az interakciót. ”
Ez az interakció modellezésének képessége Jack sikerének kulcsa. Ahelyett, hogy csak az embereket kiszámíthatatlan akadályoknak tekintené, Jack intelligens színésznek tekinti őt, akinek viselkedését néha megjósolhatja, sőt akár befolyásolhatja. Ez lehetővé teszi számára, hogy olyan tömegeken mozogjon, amelyek sok szempontból hasonlítanak az emberi navigációhoz. Nem habozik mozogni résekben, előrejelzi a gyalogosok mozgását, és dinamikusan adaptálja az útját, hogy elkerülje az ütközéseket, és ugyanakkor hatékonyan elérje célját.
Érzékelő és számítási teljesítmény az interakcióban
Annak érdekében, hogy megbirkózzon ezzel az igényes feladattal, Jack magasan fejlett érzékelőkkel és számítástechnikai teljesítménygel van felszerelve. A központi elem egy lidar érzékelő (fényérzékelés és tartomány), amely véglegesen lézernyalábokat küld a területre, és megkapja a visszavert jeleket. Ebből az adatokból a LIDAR pontos 360 fokos kártyát hoz létre a környezetben valós időben, amely nemcsak statikus objektumokat rögzít, hanem különösen az emberek helyzetét és mozgását is. A LIDAR tehát a robotnak részletes „képet” ad a környezetéről, amely alapja a navigációs döntéseinek.
A Lidar mellett Jacknek érzékelők vannak a kerékpárokban, amelyek pontosan megmérik a saját tempóját és a fedett távolságot. Ez az információ elengedhetetlen a saját helyzetének pontos meghatározásához és a navigáció hatékonyságának optimalizálásához. Az összes érzékelő adatot egy nagy teljesítményű ON -fedélzeti számítógép dolgozza fel, amely valós időben képes komplex algoritmusokat végrehajtani. Ez a számítógép a Jack „agya”, és felelős az érzékelő adatok elemzéséért, az emberi mozgások előrejelzéséért és az optimális útvonal kiszámításáért.
Alkalmas:
Az algoritmus részletesen: előrejelzés, tervezés és adaptáció
Jack intelligenciájának szíve a tumi kutatók által kidolgozott navigációs algoritmus. Ez az algoritmus több lépésben működik, hogy Jack biztosítsa a biztonságos és hatékony navigációt a tömegben.
1. Az észlelés és az adatgyűjtés
Kezdetben Jack az érzékelők segítségével folyamatosan gyűjti a környezetéről szóló adatokat. A LIDAR információkat nyújt az emberek helyzetéről és mozgásáról, míg a kerékérzékelők adatokat szolgáltatnak a robot saját mozgásáról.
2. Az emberi mozgások előrejelzése
Az összegyűjtött adatok alapján az algoritmus elemzi a környéken élő emberek mozgási mintáját. Megpróbálja megjósolni a valószínű utakat, amelyeket az emberek a következő másodpercekben vesznek át. Ez az előrejelzés olyan statisztikai modelleken alapul, amelyeket a tömegben az emberi mozgás viselkedésének kiterjedt adatrekordjaiból tanultak meg.
3. útvonaltervezés
Ugyanakkor az algoritmus az optimális utat tervezi a robot céljához. Nem csak az emberek előrejelzett mozgását veszi figyelembe, hanem a robotok saját készségeit és korlátozásait is, például a sebesség és a manőverezhetőség. A cél az, hogy olyan útvonalat találjon, amely a lehető leggyorsabban és hatékonyabban vezet a célhoz anélkül, hogy az emberekkel való ütközés kockáztatása lenne.
4. Dinamikus adaptáció
Az algoritmus központi szempontja a dinamikus alkalmazkodás képessége. Az adatgyűjtés, az előrejelzés és az útvonaltervezés teljes folyamata körülbelül tízszer megismétlődik. Ez lehetővé teszi Jack számára, hogy valós időben adaptálja útját a folyamatosan változó környezethez. Ez a nagy adaptációs gyakoriság elengedhetetlen ahhoz, hogy sok ember biztonságosan és hatékonyan navigáljon egy dinamikus környezetben, mivel a robot felismeri az emberek módját egyidejűleg, és reagál arra, hogy a Sepehr Tum kutatója hogyan magyarázza Samavi -t.
Tanulás az emberi viselkedésből: Az emberi -szerű navigáció kulcsa
Jack intelligenciájának másik kritikus szempontja az, hogy képes tanulni az emberi viselkedésből. A Tum -kutatók nem csupán a Jack szigorú szabályokkal és algoritmusokkal programoztak, hanem lehetőséget adtak neki, hogy folyamatosan javuljon az emberi mozgás viselkedésének adatainak elemzésével.
Schoellig professzor elmagyarázza, hogy a tervezési algoritmus alapú matematikai modellje az emberi mozgásokból származik, és egyenletekké alakult. Az algoritmus tehát nem az emberi viselkedésre vonatkozó absztrakt feltételezéseken alapul, hanem közvetlenül a tömeg mozgását dokumentáló valós adatokon. Ennek lehetővé tétele érdekében a kutatók kiterjedt adatrekordokat gyűjtöttek, amelyek leírják az emberi viselkedést különböző helyzetekben és környezetben, és oktatási anyagként szolgálnak Jack számára.
Ezen adatok elemzésével Jack megtanulja felismerni, előrejelezni az emberek tipikus mozgási mintáit, és bevonni a saját döntéseit. Például megtudja, hogy az emberek általában elkerülik, amikor akadályt indítanak, vagy hogy az ütközés elkerülése érdekében adaptálják a sebességüket. Ezek az eredmények beáramolják az algoritmusba, és lehetővé teszik Jack számára, hogy olyan módon viselkedjen, amely hasonlít a tömegben élő emberek intuitív viselkedésére.
Ennek a tanulási folyamatnak a konkrét példája Jack a lehetséges ütközések kezelése. A hagyományos robot általában azonnal leáll, mihelyt felismeri az akadályt, például egy személyt egy ütközési tanfolyamon. Jack viszont, aki az emberi viselkedésből tanult, másképp reagál. Azt is kiszámítja, hogy az emberek általában alkalmazkodnak és elkerülik az ütközést. Ezért nem áll le azonnal, hanem folytatja mozgását, miközben megfigyeli az ember reakcióját. Csak akkor, ha vannak jelek arra, hogy az emberek nem kerülnek el a Jack tervét rövid időn belül, és választanak egy alternatív útvonalat. Ez a viselkedés sokkal hatékonyabb és emberesebb, mint a hagyományos robot hirtelen megállítása.
Evolúciós fejlődés: A reaktív túlságosan interaktív
Jack navigációs képességeinek fejlesztése egy evolúciós folyamat volt, amely három szakaszba került. Minden szint az algoritmus összetettségének és intelligenciájának előrehaladását képviseli.
1. szint: Reaktív navigáció.
Az első szakaszban Jack csak reaktív módon reagált a környezetére. Megkerülte az akadályokat, mihelyt észrevette őket anélkül, hogy előre jelezte vagy előre jelezte volna az emberek viselkedését. Ez a szakasz funkcionális volt, de nem hatékony, és gyakran hirtelen megállásokhoz és kitérésekhez vezetett.
2. szint: prediktív navigáció.
A második szakaszban az algoritmust kibővítették, hogy megjósolják a közeledő emberek mozgását. Ez lehetővé tette Jack számára, hogy tovább nézzen előre -és elkerülje az ütközéseket, mielőtt azok küszöbön álltak. Ez a szint már jelentős előrelépés volt, de még mindig korlátozott volt, mert nagymértékben figyelmen kívül hagyta a robotok és az emberek közötti interakciót.
3. szint: Interaktív navigáció.
Jack jelenlegi verziója az evolúció harmadik és legfejlettebb szintjét képviseli: az interaktív navigáció. Ebben a szinten Jack nemcsak képes megjósolni az emberek mozgását, hanem azt is, hogy aktívan figyelembe vegye azt is, hogy az emberek hogyan reagálnak saját mozgásukra. Saját viselkedése révén képes befolyásolni az emberek viselkedését, és ugyanakkor elkerülheti az ütközéseket. Ez az interaktív képesség az a döntő áttörés, amely Jack -t igazán intelligens és emberszerű navigációs rendszerré teszi.
Samavi kutató elmagyarázza, hogy Jack egyrészt megjósolhatja más emberek mozgásait, és ugyanakkor saját viselkedése révén képes befolyásolni cselekedeteiket, miközben elkerüli az ütközéseket. Az interaktív navigáció ez a formája lehetővé teszi Jack számára, hogy biztonságosan, hatékonyan, társadalmilag elfogadható és intuitív módon mozogjon a tömegek révén.
Alkalmazási területek: A szállítási robotoktól az autonóm vezetésig
Az innovatív technológia, amely Jackben van, óriási potenciállal rendelkezik a különféle alkalmazási területeken. Noha Jack -et eredetileg kutatási platformként fejlesztették ki, a tumi kutatók már a konkrét lehetséges felhasználásokra gondolnak a való világban.
Kézbesítő robot
A közeli alkalmazás olyan szállító robotok, amelyek autonóm módon szállíthatják árukat és csomagokat városi környezetben. Ezeknek a robotoknak képesnek kell lenniük arra, hogy biztonságosan és hatékonyan mozogjanak a járdákon, a gyalogos zónákban és az élénk városközpontokban. Jack azon képessége, hogy a tömegben navigáljon, döntő jelentőséggel bír. A jövőben az autonóm kézbesítési robotok jelentősen hozzájárulhatnak az „utolsó mérföld” problémáinak megoldásához a logisztikában és a városi forgalom enyhítéséhez.
Alkalmas:
Kerekes székek
Egy másik ígéretes alkalmazás a technológia intelligens kerekes székekbe történő integrálása. A navigáció élénk környezetben komoly kihívást jelenthet a mobilitási korlátozásokkal rendelkező emberek számára. A jacks navigációs algoritmussal felszerelt kerekes szék jelentősen javíthatja ezen emberek függetlenségét és életminőségét. A kerekes szék automatikusan elkerülheti az akadályokat, biztonságosan mozoghat a tömegen, és önállóan eljuttathatja a felhasználót a kívánt rendeltetési helyhez.
Autonóm vezetés
Schoellig professzor az autonóm vezetést az interaktív navigációs technológia különösen releváns alkalmazásának tekinti. Hangsúlyozza, hogy ezek az interaktív forgatókönyvek központi kihívás. Komplex forgalmi helyzetekben, például az autópályákon történő szálak, a kereszteződésre forduláskor vagy a gyalogosokkal és a kerékpárosokkal való kapcsolattartás során, nemcsak a saját mozgásának megtervezése, hanem a többi úthasználó viselkedésének előrejelzése és a saját tervezésükbe történő beillesztése is. A technológia az interaktív navigációra való képessége tehát jelentősen hozzájárulhat a biztonságos és hatékony autonóm járművek fejlesztéséhez. Példaként az autópályán történő meneküléshez vezet: amikor egy jármű hajt az autópálya bejáratának gyorsulási mérőjén, sok sofőr, aki mögül érkezik, a pályákat vagy a fékezést kissé fékezi. Pontosan ilyen helyzetekben az új megközelítés lehetővé teszi a többi úthasználó reakcióinak megfelelő figyelembevételét.
Humanoid robotok
A humanoid robotok különösen az algoritmusokból részesülhetnek, különösen olyan területeken, mint az ápolás, a szolgáltatás vagy a termelés, amelyben szorosan együttműködnek az emberekkel. Annak érdekében, hogy az emberek használják és hatékonyan használják, elengedhetetlen, hogy az emberi környezetben biztonságosan és intuitív módon navigáljanak. Schoellig professzor azonban egy központi kihívásra utal: bár a mozgó robot egyszerűen megállhat, ha szükséges, a humanoid robotok jelenleg még mindig meglehetősen instabilok, és gyorsan elveszítik egyensúlyukat. A humanid robotok stabilitásának javítása a dinamikus környezetben fontos kutatási területet jelent, amelyet tovább kell fejleszteni annak érdekében, hogy az interaktív navigáció teljes potenciálját a humanoid robotokhoz is felhasználhatóvá tegyék.
Speciális robot navigáció: Ahogy Jack megérti az emberi viselkedést
A TUM kutatása az interaktív robot navigáció területén jelentős előrelépést jelent az intelligens és autonóm rendszerek felé vezető úton, amelyek biztonságosan és hatékonyan működhetnek az emberi környezetben. A Jack robot lenyűgözően megmutatja, hogy lehetséges olyan gépek fejlesztése, amelyek nemcsak a környezetüket érzékelik, hanem megértik az emberi viselkedést, megjósolják és beépítik őket döntéseikbe. Ez az interaktív navigáció képessége új lehetőségeket kínál különféle alkalmazások számára, a szállító robotoktól az intelligens kerekes székekig az autonóm vezetésig.
Jack fejlesztése csak a kezdet. A robotika és a mesterséges intelligencia területén végzett kutatások gyorsan haladnak, és az elkövetkező években és évtizedekben további izgalmas újításokat várhatunk el. A robotok mindennapi életünkbe történő integrálása egyre inkább természetes lesz, és az autonóm rendszerek egyre fontosabb szerepet játszanak a társadalomban. Ezért döntő fontosságú, hogy e technológiák fejlődését felelősssük, és az etikai és társadalmi szempontokat a kezdetektől fogják figyelembe venni. Csak így tudjuk biztosítani, hogy a robotok és az emberek együtt működjenek a jövőben mindenki érdekében.
Alkalmas:
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
