Pubblicato il 12 marzo 2025 / Aggiornamento dal 12 marzo 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Ricercatore Sepehr Samavi e Prof. Angela Schoellig accanto a Robots Jack - Immagine: Astrid Eckert, Muenchen
Lavoro pionieristico in robotica: TUM si sviluppa robot che guarda avanti
Sistemi autonomi: come imparare i robot per interagire con le persone
In un mondo che si sviluppa rapidamente nella direzione dell'automazione e dell'intelligenza artificiale, i sistemi autonomi sono una parte sempre più importante della nostra vita quotidiana. Una disciplina particolarmente eccitante e stimolante all'interno della robotica è lo sviluppo di sistemi che possono muoversi in modo sicuro ed efficiente in ambienti dinamici popolati dall'uomo. Non si tratta solo di evitare ostacoli, ma anche di comprendere, prevedere e reagire il comportamento delle persone al fine di garantire un'interazione regolare e sicura.
Esattamente su questa interfaccia di robotica, intelligenza artificiale e comportamento umano, i ricercatori della rinomata università tecnica di Monaco di Monaco (TUM) lavorano ad alta pressione. Nel tuo laboratorio di apprendimento e robotica, sotto la direzione della professoressa Angela Schoellig, hai sviluppato un robot innovativo chiamato "Jack", che è in grado di navigare con notevole abilità e lungimiranza attraverso la folla. Ciò che distingue Jack da molti altri robot è la sua capacità non solo di percepire l'ambiente immediato, ma anche di pensare attivamente a come le persone si muoveranno e come potrebbero reagire ai propri movimenti. Questo modo di pensare che prevede consente a Jack di pianificare le stanze vivaci non solo in modo reattivo, ma anche in modo proattivo e intelligente.
Adatto a:
La sfida della navigazione in folla
La navigazione tra la folla è un'enorme sfida per i robot che va ben oltre l'evitamento dell'ostacolo. Contrariamente agli ambienti statici o prevedibili, le folle sono dinamiche, imprevedibili e caratterizzate da complesse interazioni sociali. Tutti in molto si muovono individualmente, ma allo stesso tempo influenza i movimenti degli altri. Questa interdipendenza, combinata con la naturale variabilità del comportamento umano, rende estremamente difficile per i robot muoversi in modo sicuro ed efficiente.
Gli algoritmi di navigazione tradizionali per i robot, che si basano spesso su regole rigide e dati di sensore semplici, raggiungono rapidamente i loro limiti in tali ambienti. Di solito reagiscono reagiscono agli ostacoli fermando o schivando bruscamente, il che può portare a ingorghi indesiderati, percorsi inefficienti o persino situazioni pericolose in mezzo alla folla. Al fine di muoversi con successo tra la folla, i robot hanno quindi bisogno di una forma di intelligenza molto più progressiva, che consente loro di comprendere il comportamento umano, di prevedere e coinvolgere attivamente la loro pianificazione di navigazione.
L'approccio innovativo di Jack: pensiero e interazione in avanti.
Il robot Jack sviluppato dai ricercatori TUM fa un passo decisivo oltre gli approcci tradizionali. Il suo nucleo è un algoritmo sofisticato che gli consente non solo di percepire i movimenti delle persone nella sua area, ma anche di prevedere attivamente e coinvolgere la sua pianificazione del percorso. Il professor Schoellig sottolinea la differenza fondamentale per i metodi convenzionali: “Il nostro robot ha modellato come le persone reagiranno al suo movimento per pianificare la propria strada. Questa è la grande differenza per altri approcci che in genere ignorano questa interazione.
Questa capacità di modellare l'interazione è la chiave del successo di Jack. Invece di considerare solo le persone come ostacoli imprevedibili, Jack la vede come un attore intelligente il cui comportamento a volte può prevedere e persino influenzare. Ciò gli consente di muoversi attraverso folle che assomigliano alla navigazione umana in molti modi. Non esita a muovere le lacune, anticipa i movimenti dei pedoni e adatta il suo percorso in modo dinamico per evitare le collisioni e allo stesso tempo raggiungere in modo efficiente il suo obiettivo.
Sensore e potenza di calcolo nell'interazione
Per far fronte a questo compito impegnativo, Jack è dotato di sensori altamente sviluppati e potenza di calcolo. Un elemento centrale è un sensore lidar (rilevamento della luce e che vanno a distanza), che invia permanentemente travi laser nell'area e riceve i segnali riflessi. Da questi dati, il lidar crea una precisa carta a 360 gradi nell'ambiente in tempo reale, che non solo cattura oggetti statici, ma in particolare anche la posizione e il movimento delle persone. Il Lidar fornisce quindi al robot una "immagine" dettagliata di ciò che sta ciò costituisce la base per le sue decisioni di navigazione.
Oltre al lidar, Jack ha sensori nelle sue bici, che misurano precisamente il proprio ritmo e la distanza coperta. Queste informazioni sono fondamentali per determinare con precisione la propria posizione nell'area e ottimizzare l'efficienza della navigazione. Tutti i dati del sensore vengono elaborati da un potente computer a bordo che è in grado di eseguire algoritmi complessi in tempo reale. Questo computer è il "cervello" di Jack e responsabile dell'analisi dei dati del sensore, della previsione dei movimenti umani e del calcolo della via ottimale.
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L'algoritmo in dettaglio: previsione, pianificazione e adattamento
Il cuore dell'intelligenza di Jack è l'algoritmo di navigazione sviluppato dai ricercatori TUM. Questo algoritmo funziona in diversi passaggi per consentire a Jack di garantire una navigazione sicura ed efficiente tra la folla.
1. Percezione e acquisizione dei dati
Inizialmente, Jack raccoglie continuamente i dati su ciò che lo circonda con l'aiuto dei suoi sensori. Il Lidar fornisce informazioni sulla posizione e sul movimento delle persone, mentre i sensori della ruota forniscono dati sul movimento del robot.
2. Previsione dei movimenti umani
Sulla base dei dati raccolti, l'algoritmo analizza il modello di movimento delle persone nell'area. Cerca di prevedere i probabili percorsi che le persone prendono nei secondi successivi. Questa previsione si basa su modelli statistici che sono stati appresi da ampi record di dati del comportamento del movimento umano nella folla.
3. Pianificazione del percorso
Allo stesso tempo, l'algoritmo prevede la via ottimale verso l'obiettivo del robot. Non solo tiene conto dei movimenti previsti delle persone, ma anche delle capacità e delle restrizioni dei robot, come la sua velocità e manovrabilità. L'obiettivo è trovare un percorso che porti all'obiettivo il più rapidamente ed efficiente possibile senza rischiare le collisioni con le persone.
4. Adattamento dinamico
Un aspetto centrale dell'algoritmo è la sua capacità di adattarsi dinamicamente. L'intero processo di acquisizione dei dati, previsione e pianificazione del percorso viene continuamente ripetuto circa dieci volte al secondo. Ciò consente a Jack di adattare il suo percorso verso l'ambiente in costante cambiamento in tempo reale. Questa alta frequenza di adattamento è essenziale per navigare in un ambiente dinamico con molte persone in modo sicuro ed efficiente, poiché il robot riconosce le vie delle persone allo stesso tempo e reagisce a come il ricercatore tum Sepehr spiega Samavi.
Imparare dal comportamento umano: la chiave per la navigazione simile all'uomo
Un altro aspetto cruciale dell'intelligenza di Jack è la sua capacità di imparare dal comportamento umano. I ricercatori TUM non hanno semplicemente programmato Jack con regole e algoritmi rigidi, ma gli hanno dato l'opportunità di migliorare continuamente attraverso l'analisi dei dati del comportamento del movimento umano.
Il professor Schoellig spiega che il modello matematico su cui si basa l'algoritmo di pianificazione era derivato dai movimenti umani e tradotto in equazioni. L'algoritmo non si basa quindi su ipotesi astratte sul comportamento umano, ma direttamente su dati reali che documentano i movimenti della folla. Al fine di consentire ciò, i ricercatori hanno raccolto ampi record di dati che descrivono il comportamento umano in diverse situazioni e ambienti e fungono da materiale didattico per Jack.
Analizzando questi dati, Jack impara a riconoscere, anticipare i tipici modelli di movimento delle persone e a coinvolgere le proprie decisioni. Ad esempio, apprende che le persone di solito schivano quando si stanno dirigendo verso un ostacolo o che adattano la loro velocità per evitare una collisione. Questi risultati fluiscono nell'algoritmo e consentono a Jack di comportarsi in un modo che ricorda il comportamento intuitivo delle persone tra la folla.
Un esempio concreto di questo processo di apprendimento è la gestione da parte di Jack delle potenziali collisioni. Un robot tradizionale di solito si fermerebbe immediatamente non appena riconosce un ostacolo, come una persona, in un percorso di collisione. Jack, d'altra parte, che ha imparato dal comportamento umano, reagisce in modo più diverso. Calcola anche che le persone di solito si adatteranno e schivano per evitare una collisione. Pertanto, non si ferma immediatamente, ma continua il suo movimento, osservando allo stesso tempo la reazione dell'uomo. Solo se ci sono segni che le persone non schivino a fare un preavviso a breve preavviso e sceglieranno un percorso alternativo. Questo comportamento è molto più efficiente e più umano della brusca fermata di un robot tradizionale.
Sviluppo evolutivo: dal reattivo troppo interattivo
Lo sviluppo delle capacità di navigazione di Jack è stato un processo evolutivo che è andato in tre fasi. Ogni livello rappresenta il progresso nella complessità e nell'intelligenza dell'algoritmo.
Livello 1: navigazione reattiva.
Nella prima fase, Jack ha reagito solo in modo reagito all'ambiente circostante. Ha eluso gli ostacoli non appena li ha percepiti senza prevedere o anticipare il comportamento delle persone. Questa fase era funzionale, ma inefficiente e spesso portava a brusche fermate e deviazioni.
Livello 2: navigazione predittiva.
Nella seconda fase, l'algoritmo è stato ampliato per prevedere il movimento delle persone in arrivo. Ciò ha permesso a Jack di navigare più avanti ed evitare le collisioni prima che fossero imminenti. Questo livello era già un progresso significativo, ma era ancora limitato perché ignorava in gran parte l'interazione tra robot e umani.
Livello 3: navigazione interattiva.
L'attuale versione di Jack rappresenta il terzo e più avanzato livello di evoluzione: navigazione interattiva. A questo livello, Jack non è solo in grado di prevedere i movimenti delle persone, ma anche di tenere attivamente conto di come le persone reagiranno ai propri movimenti. È in grado di influenzare il comportamento delle persone attraverso il proprio comportamento e allo stesso tempo evitare le collisioni. Questa capacità interattiva è la svolta cruciale che rende Jack un sistema di navigazione davvero intelligente e umano.
Il ricercatore Samavi spiega che Jack può prevedere i movimenti di altre persone da un lato e allo stesso tempo è in grado di influenzare le loro azioni attraverso il proprio comportamento evitando le collisioni. Questa forma di navigazione interattiva consente a Jack di muoversi in modo sicuro, efficiente, socialmente accettabile e intuitivamente attraverso la folla.
Aree di applicazione: dai robot di consegna alla guida autonoma
La tecnologia innovativa che si trova in Jack ha un enorme potenziale per una varietà di aree di applicazione. Sebbene Jack sia stato inizialmente sviluppato come piattaforma di ricerca, i ricercatori TUM stanno già pensando a possibili usi concreti nel mondo reale.
Robot di consegna
Un'applicazione ravvicinata sono robot di consegna in grado di consegnare autonomamente beni e pacchetti in ambienti urbani. Questi robot devono essere in grado di muoversi in modo sicuro ed efficiente sui marciapiedi, nelle zone pedonali e nei vivaci centri urbani. La capacità di Jack di navigare tra la folla è di fondamentale importanza per questo. In futuro, i robot di consegna autonomi potrebbero dare un contributo significativo alla risoluzione dei problemi dell'ultimo miglio "nella logistica e al sollevamento del traffico urbano.
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Sedie a rotelle
Un'altra applicazione promettente è l'integrazione della tecnologia in sedie a rotelle intelligenti. La navigazione in ambienti vivaci può essere una grande sfida per le persone con restrizioni di mobilità. Una sedia a rotelle che è dotata di algoritmo di navigazione di Jacks potrebbe migliorare significativamente l'indipendenza e la qualità della vita di queste persone. La sedia a rotelle potrebbe evitare automaticamente gli ostacoli, spostarsi in sicurezza attraverso la folla e portare l'utente autonomo alla destinazione desiderata.
Guida autonoma
Il professor Schoellig vede la guida autonoma come un campo di applicazione particolarmente rilevante per la tecnologia di navigazione interattiva. Sottolinea che questi scenari interattivi sono una sfida centrale. In situazioni di traffico complesse, ad esempio quando si toccano le autostrade, quando si rivolge a attraversamenti o quando si tratta di pedoni e ciclisti, è essenziale non solo pianificare il proprio movimento, ma anche prevedere il comportamento di altri utenti della strada e includerli nella propria pianificazione. La capacità della tecnologia per la navigazione interattiva potrebbe quindi dare un contributo significativo allo sviluppo di veicoli autonomi sicuri ed efficienti. Ad esempio, porta al filetto su un'autostrada: quando un veicolo guida sull'indicatore di accelerazione di un'ingresso in autostrada, molti conducenti provenienti da dietro le tracce di cambiamento o frenano leggermente. È proprio in tali situazioni che il nuovo approccio consente di prendere in considerazione le reazioni degli altri utenti della strada.
Robot umanoidi
I robot umanoidi potrebbero beneficiare in particolare degli algoritmi, in particolare in settori come la cura, il servizio o la produzione in cui lavorano a stretto contatto con le persone. Per essere utilizzati ed efficaci dall'uomo, è essenziale che possano navigare in modo sicuro e intuitivo in ambienti umani. Tuttavia, il professor Schoellig si riferisce a una sfida centrale: mentre un robot in movimento può semplicemente fermarsi se necessario, i robot umanoidi sono attualmente ancora abbastanza instabili e perdono rapidamente l'equilibrio. Il miglioramento della stabilità dei robot umani in ambienti dinamici rappresenta un importante campo di ricerca che deve essere ulteriormente sviluppato al fine di rendere il pieno potenziale di navigazione interattiva utilizzabile anche per i robot umanoidi.
Navigazione robot avanzata: come Jack comprende il comportamento umano
La ricerca del TUM nell'area della navigazione robot interattiva rappresenta progressi significativi sulla via verso sistemi intelligenti e autonomi che possono agire in modo sicuro ed efficiente in un ambiente umano. Il robot Jack mostra in modo impressionante che è possibile sviluppare macchine che non solo percepiscono l'ambiente circostante, ma comprendono anche il comportamento umano, prevedano e includano nelle loro decisioni. Questa capacità di navigazione interattiva apre nuove opportunità per una varietà di applicazioni, dai robot di consegna alle sedie a rotelle intelligenti alla guida autonoma.
Lo sviluppo di Jack è solo l'inizio. La ricerca nel campo della robotica e dell'intelligenza artificiale sta procedendo rapidamente e possiamo aspettarci ulteriori interessanti innovazioni nei prossimi anni e decenni. L'integrazione dei robot nella nostra vita quotidiana diventerà sempre più naturale e i sistemi autonomi svolgeranno un ruolo sempre più importante nella nostra società. È quindi di fondamentale importanza che rendiamo responsabile lo sviluppo di queste tecnologie e teniamo conto degli aspetti etici e sociali fin dall'inizio. Questo è l'unico modo per garantire che robot e persone possano lavorare insieme a beneficio di tutti in futuro.
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Konrad Wolfenstein
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