Diterbitkan pada: 12 Maret 2025 / Pembaruan Dari: 12 Maret 2025 - Penulis: Konrad Wolfenstein
Peneliti Sepehr Samavi dan Prof. Angela Schoellig di sebelah Robot Jack - Image: Astrid Eckert, Muenchen
Pekerjaan perintis dalam robotika: TUM mengembangkan robot yang lebih maju
Sistem otonom: cara mempelajari robot untuk berinteraksi dengan orang
Di dunia yang berkembang dengan cepat ke arah otomatisasi dan kecerdasan buatan, sistem otonom adalah bagian yang semakin penting dari kehidupan kita sehari -hari. Dari mobil yang merendahkan diri hingga robot bantuan cerdas hingga tanaman industri yang sangat maju -kemampuan mesin untuk membuat keputusan yang dipikirkan sendiri dan bertindak di lingkungan yang kompleks mengubah berbagai bidang kehidupan kita. Disiplin yang sangat menarik dan menantang dalam robotika adalah pengembangan sistem yang dapat bergerak dengan aman dan efisien di lingkungan dinamis yang dihuni oleh manusia. Ini bukan hanya tentang menghindari hambatan, tetapi juga tentang pemahaman, memprediksi dan bereaksi perilaku orang untuk memastikan interaksi yang lancar dan aman.
Tepatnya pada antarmuka robotika, kecerdasan buatan dan perilaku manusia ini, para peneliti dari Universitas Teknis Munich (TUM) yang terkenal bekerja dengan tekanan tinggi. Di Sistem Pembelajaran dan Lab Robotika Anda, di bawah arahan Profesor Angela Schoellig, Anda telah mengembangkan robot inovatif yang disebut "Jack", yang mampu menavigasi dengan keterampilan yang luar biasa dan pandangan jauh ke depan melalui kerumunan. Yang membedakan Jack dari banyak robot lain adalah kemampuannya untuk tidak hanya memahami lingkungan terdekat, tetapi juga untuk secara aktif berpikir tentang bagaimana orang akan bergerak dan bagaimana mereka dapat bereaksi terhadap gerakan mereka sendiri. Cara berpikir ini di masa depan memungkinkan Jack merencanakan jalan -jalannya melalui kamar -kamar yang hidup tidak hanya secara reaktif, tetapi juga secara proaktif dan cerdas.
Cocok untuk:
Tantangan navigasi di kerumunan
Navigasi di kerumunan adalah tantangan besar bagi robot yang jauh melampaui penghindaran hambatan sederhana. Berbeda dengan lingkungan statis atau dapat diprediksi, kerumunan adalah dinamis, tidak dapat diprediksi dan ditandai oleh interaksi sosial yang kompleks. Semua orang dalam banyak bergerak secara individual, tetapi pada saat yang sama memengaruhi pergerakan orang lain. Saling ketergantungan ini, dikombinasikan dengan variabilitas alami perilaku manusia, membuatnya sangat sulit bagi robot untuk bergerak dengan aman dan efisien.
Algoritma navigasi tradisional untuk robot, yang sering didasarkan pada aturan yang kaku dan data sensor sederhana, dengan cepat mencapai batasnya di lingkungan tersebut. Mereka biasanya bereaksi terhadap hambatan dengan berhenti atau menghindari secara tiba -tiba, yang dapat menyebabkan kemacetan lalu lintas yang tidak diinginkan, rute yang tidak efisien atau bahkan situasi berbahaya di tengah kerumunan. Agar berhasil bergerak dalam kerumunan, robot karena itu membutuhkan bentuk kecerdasan yang jauh lebih progresif, yang memungkinkan mereka untuk memahami perilaku manusia, untuk memprediksi dan secara aktif melibatkan perencanaan navigasi mereka.
Pendekatan Inovatif Jack: Pemikiran dan Interaksi yang Terselubung
Jack robot yang dikembangkan oleh TUM para peneliti menjadi langkah yang menentukan di luar pendekatan tradisional. Intinya adalah algoritma canggih yang memungkinkannya tidak hanya memahami pergerakan orang -orang di daerahnya, tetapi juga untuk secara aktif memprediksi dan melibatkan perencanaan rutenya sendiri. Profesor Schoellig menekankan perbedaan mendasar pada metode konvensional: “Robot kami memodelkan bagaimana orang akan bereaksi terhadap gerakannya untuk merencanakan caranya sendiri. Itu adalah perbedaan besar untuk pendekatan lain yang biasanya mengabaikan interaksi ini. ”
Kemampuan untuk memodelkan interaksi ini adalah kunci keberhasilan Jack. Alih -alih hanya menganggap orang sebagai hambatan yang tidak terduga, Jack melihatnya sebagai aktor cerdas yang perilakunya ia kadang -kadang dapat diprediksi dan bahkan mempengaruhi. Ini memungkinkannya untuk bergerak melalui kerumunan yang menyerupai navigasi manusia dalam banyak hal. Dia tidak ragu untuk bergerak dalam celah, mengantisipasi pergerakan pejalan kaki dan mengadaptasi rutenya secara dinamis untuk menghindari tabrakan dan pada saat yang sama secara efisien mencapai tujuannya.
Sensor dan daya komputasi dalam interaksi
Untuk mengatasi tugas yang menuntut ini, Jack dilengkapi dengan sensor yang sangat berkembang dan daya komputasi. Elemen pusat adalah sensor lidar (deteksi cahaya dan mulai), yang secara permanen mengirimkan balok laser ke area tersebut dan menerima sinyal yang dipantulkan. Dari data ini, Lidar membuat kartu 360 derajat yang tepat di lingkungan secara real time, yang tidak hanya menangkap objek statis, tetapi khususnya juga posisi dan pergerakan orang. Lidar dengan demikian memberikan robot "gambaran" terperinci dari lingkungannya, yang membentuk dasar untuk keputusan navigasi.
Selain lidar, Jack memiliki sensor di sepeda motornya, yang justru mengukur kecepatannya sendiri dan jarak yang ditempuh. Informasi ini sangat penting untuk secara tepat menentukan posisi Anda sendiri di area tersebut dan mengoptimalkan efisiensi navigasi. Semua data sensor diproses oleh komputer di papan yang kuat yang dapat melakukan algoritma kompleks secara real time. Komputer ini adalah "otak" jack dan bertanggung jawab atas analisis data sensor, prediksi gerakan manusia dan perhitungan rute optimal.
Cocok untuk:
Algoritma secara rinci: prediksi, perencanaan dan adaptasi
Inti dari kecerdasan Jack adalah algoritma navigasi yang dikembangkan oleh para peneliti TUM. Algoritma ini bekerja dalam beberapa langkah untuk memungkinkan Jack memastikan navigasi yang aman dan efisien di kerumunan.
1. Persepsi dan akuisisi data
Awalnya, Jack terus -menerus mengumpulkan data tentang lingkungannya dengan bantuan sensornya. Lidar memberikan informasi tentang posisi dan pergerakan orang, sementara sensor roda memberikan data tentang gerakan robot sendiri.
2. Prediksi gerakan manusia
Berdasarkan data yang dikumpulkan, algoritma menganalisis pola pergerakan orang -orang di daerah tersebut. Dia mencoba memprediksi kemungkinan jalan yang akan diambil orang di detik -detik berikutnya. Prediksi ini didasarkan pada model statistik yang telah dipelajari dari catatan data yang luas tentang perilaku gerakan manusia di kerumunan.
3. Perencanaan rute
Pada saat yang sama, algoritma merencanakan rute optimal ke tujuan robot. Dia tidak hanya memperhitungkan pergerakan orang yang diprediksi, tetapi juga keterampilan dan pembatasan robot sendiri, seperti kecepatan dan kemampuan manuvernya. Tujuannya adalah untuk menemukan rute yang mengarah ke tujuan secepat dan seefisien mungkin tanpa mempertaruhkan tabrakan dengan orang -orang.
4. Adaptasi Dinamis
Aspek sentral dari algoritma adalah kemampuannya untuk beradaptasi secara dinamis. Seluruh proses akuisisi data, prediksi, dan perencanaan rute terus diulang sekitar sepuluh kali per detik. Ini memungkinkan Jack untuk menyesuaikan rutenya ke lingkungan yang terus berubah secara real time. Frekuensi adaptasi yang tinggi ini sangat penting untuk dinavigasi dalam lingkungan yang dinamis dengan banyak orang dengan aman dan efisien, karena robot mengenali cara orang pada saat yang sama dan bereaksi terhadap bagaimana peneliti TUM Sepehr menjelaskan Samavi.
Belajar dari perilaku manusia: Kunci navigasi seperti manusia
Aspek penting lain dari kecerdasan Jack adalah kemampuannya untuk belajar dari perilaku manusia. Para peneliti TUM tidak hanya memprogram Jack dengan aturan dan algoritma yang kaku, tetapi memberinya kesempatan untuk terus meningkatkan melalui analisis data perilaku gerakan manusia.
Profesor Schoellig menjelaskan bahwa model matematika yang menjadi dasar algoritma perencanaan berasal dari gerakan manusia dan diterjemahkan ke dalam persamaan. Oleh karena itu algoritma ini tidak didasarkan pada asumsi abstrak tentang perilaku manusia, tetapi secara langsung pada data nyata yang mendokumentasikan pergerakan kerumunan. Untuk mengaktifkan hal ini, para peneliti mengumpulkan catatan data luas yang menggambarkan perilaku manusia dalam situasi dan lingkungan yang berbeda dan berfungsi sebagai bahan pengajaran untuk Jack.
Dengan menganalisis data ini, Jack belajar untuk mengenali, mengantisipasi pola pergerakan khas orang dan untuk melibatkan keputusannya sendiri. Sebagai contoh, ia mengetahui bahwa orang biasanya menghindar ketika mereka menuju hambatan atau bahwa mereka menyesuaikan kecepatan mereka untuk menghindari tabrakan. Temuan ini mengalir ke dalam algoritma dan memungkinkan Jack berperilaku dengan cara yang menyerupai perilaku intuitif orang -orang di kerumunan.
Contoh konkret dari proses pembelajaran ini adalah penanganan tabrakan potensial Jack. Robot tradisional biasanya akan berhenti segera segera setelah ia mengenali hambatan, seperti seseorang, di jalur tabrakan. Jack, di sisi lain, yang telah belajar dari perilaku manusia, bereaksi lebih berbeda. Dia juga menghitung bahwa orang biasanya akan beradaptasi dan menghindar untuk menghindari tabrakan. Karena itu, ia tidak segera berhenti, tetapi melanjutkan gerakannya, sementara pada saat yang sama mengamati reaksi manusia. Hanya jika ada tanda -tanda bahwa orang tidak akan menghindari rencana Jack dalam waktu singkat dan memilih rute alternatif. Perilaku ini jauh lebih efisien dan lebih seperti manusia daripada berhenti mendadak robot tradisional.
Perkembangan Evolusi: dari reaktif terlalu interaktif
Pengembangan keterampilan navigasi Jack adalah proses evolusi yang masuk ke tiga tahap. Setiap level mewakili kemajuan dalam kompleksitas dan kecerdasan algoritma.
Level 1: Navigasi Reaktif.
Pada tahap pertama, Jack hanya bereaksi secara reaktif terhadap lingkungannya. Dia menghindari rintangan segera setelah dia merasakannya tanpa memprediksi atau mengantisipasi perilaku orang. Tahap ini fungsional, tetapi tidak efisien dan sering menyebabkan berhenti dan jalan memutar yang tiba -tiba.
Level 2: Navigasi Prediktif.
Pada tahap kedua, algoritma diperluas untuk memprediksi pergerakan orang yang akan datang. Ini memungkinkan Jack untuk menavigasi lebih banyak ke depan -melihat dan menghindari tabrakan sebelum mereka segera. Level ini sudah merupakan kemajuan yang signifikan, tetapi masih terbatas karena sebagian besar mengabaikan interaksi antara robot dan manusia.
Level 3: Navigasi Interaktif.
Versi Jack saat ini mewakili tingkat evolusi ketiga dan paling canggih: navigasi interaktif. Di level ini, Jack tidak hanya dapat memprediksi pergerakan orang, tetapi juga untuk secara aktif memperhitungkan bagaimana orang akan bereaksi terhadap gerakan mereka sendiri. Dia mampu mempengaruhi perilaku orang melalui perilakunya sendiri dan pada saat yang sama menghindari tabrakan. Kemampuan interaktif ini adalah terobosan penting yang membuat Jack menjadi sistem navigasi yang benar -benar cerdas dan seperti manusia.
Peneliti Samavi menjelaskan bahwa Jack dapat memprediksi gerakan orang lain di satu sisi dan pada saat yang sama dapat mempengaruhi tindakan mereka melalui perilakunya sendiri sambil menghindari tabrakan. Bentuk navigasi interaktif ini memungkinkan Jack untuk bergerak dengan aman, efisien, dapat diterima secara sosial dan secara intuitif melalui kerumunan.
Area aplikasi: dari robot pengiriman ke mengemudi otonom
Teknologi inovatif yang ada di Jack memiliki potensi besar untuk berbagai bidang aplikasi. Meskipun Jack awalnya dikembangkan sebagai platform penelitian, para peneliti Tum sudah memikirkan kemungkinan penggunaan konkret di dunia nyata.
Robot pengiriman
Aplikasi yang dekat adalah robot pengiriman yang secara mandiri dapat mengirimkan barang dan paket di lingkungan perkotaan. Robot -robot ini harus dapat bergerak dengan aman dan efisien di trotoar, di zona pejalan kaki dan di pusat kota yang semarak. Kemampuan Jack untuk menavigasi orang banyak sangat penting untuk ini. Di masa depan, robot pengiriman otonom dapat memberikan kontribusi yang signifikan untuk memecahkan masalah "mil terakhir" dalam logistik dan menghilangkan lalu lintas perkotaan.
Cocok untuk:
Kursi roda
Aplikasi lain yang menjanjikan adalah integrasi teknologi ke kursi roda yang cerdas. Navigasi di lingkungan yang hidup dapat menjadi tantangan utama bagi orang dengan pembatasan mobilitas. Kursi roda yang dilengkapi dengan algoritma navigasi Jacks dapat secara signifikan meningkatkan kemandirian dan kualitas hidup orang -orang ini. Kursi roda dapat secara otomatis menghindari rintangan, bergerak dengan aman melalui kerumunan dan membawa pengguna secara mandiri ke tujuan yang diinginkan.
Mengemudi otonom
Profesor Schoellig melihat mengemudi secara otonom sebagai bidang aplikasi yang sangat relevan untuk teknologi navigasi interaktif. Ini menekankan bahwa skenario interaktif ini adalah tantangan utama. Dalam situasi lalu lintas yang kompleks, misalnya ketika menyantang jalan raya, ketika beralih ke penyeberangan atau ketika berhadapan dengan pejalan kaki dan pengendara sepeda, penting tidak hanya untuk merencanakan gerakan Anda sendiri, tetapi juga untuk memprediksi perilaku pengguna jalan lain dan untuk memasukkan mereka dalam perencanaan mereka sendiri. Kemampuan teknologi untuk navigasi interaktif dengan demikian dapat memberikan kontribusi yang signifikan untuk pengembangan kendaraan otonom yang aman dan efisien. Sebagai contoh, itu mengarah ke Threading di jalan raya: Ketika kendaraan berkendara dengan ukuran akselerasi pintu masuk jalan tol, banyak pengemudi yang datang dari belakang trek ganti atau sedikit pengereman. Justru dalam situasi seperti itu, pendekatan baru ini memungkinkan reaksi pengguna jalan lain untuk dipertimbangkan secara memadai.
Robot humanoid
Robot humanoid dapat memperoleh manfaat terutama dari algoritma, terutama di bidang -bidang seperti perawatan, layanan atau produksi di mana mereka bekerja sama dengan orang -orang. Agar dapat digunakan dan efektif oleh manusia, penting bahwa mereka dapat menavigasi dengan aman dan intuitif di lingkungan manusia. Namun, Profesor Schoellig mengacu pada tantangan sentral: sementara robot yang bergerak dapat berhenti jika perlu, robot humanoid saat ini masih sangat tidak stabil dan dengan cepat kehilangan keseimbangan. Peningkatan stabilitas robot kemanusiaan di lingkungan yang dinamis merupakan bidang penelitian penting yang harus dikembangkan lebih lanjut untuk membuat potensi penuh navigasi interaktif juga dapat digunakan untuk robot humanoid.
Navigasi Robot Lanjutan: Seperti Jack memahami perilaku manusia
Penelitian TUM di bidang navigasi robot interaktif merupakan kemajuan yang signifikan dalam perjalanan ke sistem yang cerdas dan otonom yang dapat bertindak dengan aman dan efisien di lingkungan manusia. Jack robot secara mengesankan menunjukkan bahwa adalah mungkin untuk mengembangkan mesin yang tidak hanya memahami lingkungan mereka, tetapi juga memahami perilaku manusia, memprediksi dan memasukkannya dalam keputusan mereka. Kemampuan navigasi interaktif ini membuka peluang baru untuk berbagai aplikasi, dari robot pengiriman hingga kursi roda cerdas hingga mengemudi otonom.
Pengembangan Jack hanyalah permulaan. Penelitian di bidang robotika dan kecerdasan buatan berkembang pesat, dan kita dapat mengharapkan inovasi yang lebih menarik di tahun -tahun dan dekade mendatang. Integrasi robot ke dalam kehidupan kita sehari -hari akan menjadi semakin alami, dan sistem otonom akan memainkan peran yang semakin penting dalam masyarakat kita. Oleh karena itu sangat penting bagi kita untuk membuat pengembangan teknologi ini bertanggung jawab dan memperhitungkan aspek etika dan sosial sejak awal. Ini adalah satu -satunya cara kami dapat memastikan bahwa robot dan orang dapat bekerja sama untuk kepentingan semua orang di masa depan.
Cocok untuk:
Mitra pemasaran global dan pengembangan bisnis Anda
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.
