Gepubliceerd op: 12 maart 2025 / UPDATE VAN: 12 maart 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Onderzoeker Sepehr Samavi en Prof. Angela Schoellig Naast Robots Jack - Afbeelding: Astrid Eckert, Muenchen
Pionierswerk bij robotica: Tum ontwikkelt zich vooruit -uitziende robots
Autonome systemen: hoe robots te leren om met mensen te communiceren
In een wereld die zich snel ontwikkelt in de richting van automatisering en kunstmatige intelligentie, zijn autonome systemen een steeds belangrijker onderdeel van ons dagelijks leven. Van zelfdrevende auto's tot intelligente hulprobots tot sterk ontwikkelde industriële fabrieken -het vermogen van machines om zelfstandige beslissingen te nemen en te handelen in complexe omgevingen transformeert tal van gebieden van ons leven. Een bijzonder opwindende en uitdagende discipline binnen de robotica is de ontwikkeling van systemen die veilig en efficiënt kunnen bewegen in dynamische omgevingen die door mensen worden bevolkt. Dit gaat niet alleen om het vermijden van obstakels, maar ook over het begrijpen, voorspellen en reageren van het gedrag van mensen om soepele en veilige interactie te garanderen.
Precies op deze interface van robotica, kunstmatige intelligentie en menselijk gedrag, werken onderzoekers van de gerenommeerde technische Universiteit van München (TUM) hoge druk. In uw leersystemen en robotica -lab, onder leiding van professor Angela Schoellig, hebt u een innovatieve robot ontwikkeld genaamd "Jack", die in staat is om met opmerkelijke vaardigheden en vooruitziende blik door drukte te navigeren. Wat Jack onderscheidt van vele andere robots, is zijn vermogen om niet alleen de directe omgeving waar te nemen, maar ook om actief na te denken over hoe mensen zullen bewegen en hoe ze kunnen reageren op hun eigen bewegingen. Deze vooruitziende manier van denken stelt Jack in staat zijn weg te plannen door levendige kamers, niet alleen reactief, maar ook proactief en intelligent.
Geschikt hiervoor:
De uitdaging van navigatie in menigten
Navigatie in menigten is een enorme uitdaging voor robots die veel verder gaat dan het vermijden van obstakels. In tegenstelling tot statische of voorspelbare omgevingen zijn menigten dynamisch, onvoorspelbaar en gekenmerkt door complexe sociale interacties. Iedereen in veel beweegt individueel, maar beïnvloedt tegelijkertijd de bewegingen van anderen. Deze onderlinge afhankelijkheid, gecombineerd met de natuurlijke variabiliteit van menselijk gedrag, maakt het voor robots uiterst moeilijk om veilig en efficiënt te bewegen.
Traditionele navigatie -algoritmen voor robots, die vaak zijn gebaseerd op rigide regels en eenvoudige sensorgegevens, bereiken snel hun grenzen in dergelijke omgevingen. Ze reageren meestal op obstakels door abrupt te stoppen of te ontwijken, wat kan leiden tot ongewenste files, inefficiënte routes of zelfs gevaarlijke situaties in een menigte. Om met succes in menigten te bewegen, hebben robots daarom een veel progressievere vorm van intelligentie nodig, waardoor ze menselijk gedrag kunnen begrijpen, om hun navigatieplanning te voorspellen en actief te betrekken.
Jack's innovatieve aanpak: vooruit -kijkend denken en interactie
De robotjack ontwikkeld door de TUM -onderzoekers gaat een beslissende stap verder dan traditionele benaderingen. Zijn kern is een verfijnd algoritme dat hem niet alleen in staat stelt om de bewegingen van mensen in zijn gebied waar te nemen, maar ook om actief zijn eigen routeplanning te voorspellen en te betrekken. Professor Schoellig benadrukt het fundamentele verschil met conventionele methoden: "Onze robot is gemodelleerd hoe mensen zullen reageren op zijn beweging om zijn eigen manier te plannen. Dit is het grote verschil voor andere benaderingen die deze interactie meestal negeren."
Dit vermogen om interactie te modelleren is de sleutel tot het succes van Jack. In plaats van alleen mensen als onvoorspelbare obstakels te beschouwen, ziet Jack haar als een intelligente acteur wiens gedrag hij soms kan voorspellen en zelfs kan beïnvloeden. Dit stelt hem in staat om door menigten te bewegen die op veel manieren lijken op menselijke navigatie. Hij aarzelt niet om in gaten te gaan, anticipeert op de bewegingen van voetgangers en past zijn route dynamisch aan om botsingen te voorkomen en tegelijkertijd zijn doel efficiënt te bereiken.
Sensor en rekenkracht in interactie
Om met deze veeleisende taak het hoofd te bieden, is Jack uitgerust met sterk ontwikkelde sensoren en rekenkracht. Een centraal element is een LiDAR -sensor (lichtdetectie en variërend), die laserstralen permanent het gebied in stuurt en de gereflecteerde signalen ontvangt. Uit deze gegevens creëert de lidar in realtime een precieze 360-gradenkaart in de omgeving, die niet alleen statische objecten vastlegt, maar ook in het bijzonder ook de positie en beweging van mensen. De LiDar biedt de robot dus een gedetailleerd "beeld" van zijn omgeving, die de basis vormt voor zijn navigatiebeslissingen.
Naast de Lidar heeft Jack sensoren in zijn fietsen, die precies zijn eigen tempo en de gedekte afstand meten. Deze informatie is cruciaal om precies uw eigen positie in het gebied te bepalen en de efficiëntie van de navigatie te optimaliseren. Alle sensorgegevens worden verwerkt door een krachtige op -board computer die in realtime complexe algoritmen kan uitvoeren. Deze computer is het "brein" van Jack en verantwoordelijk voor de analyse van de sensorgegevens, de voorspelling van menselijke bewegingen en de berekening van de optimale route.
Geschikt hiervoor:
Het algoritme in detail: voorspelling, planning en aanpassing
Het hart van de intelligentie van Jack is het navigatie -algoritme ontwikkeld door de TUM -onderzoekers. Dit algoritme werkt in verschillende stappen om Jack in staat te stellen een veilige en efficiënte navigatie in menigten te garanderen.
1. Perceptie en data -acquisitie
Aanvankelijk verzamelt Jack continu gegevens over zijn omgeving met behulp van zijn sensoren. De lidar biedt informatie over de positie en beweging van mensen, terwijl de wielsensoren gegevens verstrekken over de eigen beweging van de robot.
2. Voorspelling van menselijke bewegingen
Op basis van de verzamelde gegevens analyseert het algoritme het bewegingspatroon van de mensen in het gebied. Hij probeert de waarschijnlijke paden te voorspellen die mensen de komende seconden zullen overnemen. Deze voorspelling is gebaseerd op statistische modellen die zijn geleerd uit uitgebreide gegevensrecords van menselijk bewegingsgedrag bij menigten.
3. Routeplanning
Tegelijkertijd plant het algoritme de optimale route naar het doel van de robot. Hij houdt niet alleen rekening met de voorspelde bewegingen van mensen, maar ook de eigen vaardigheden en beperkingen van de robots, zoals de snelheid en de wendbaarheid ervan. Het doel is om een route te vinden die zo snel en efficiënt mogelijk tot het doel leidt zonder botsingen met mensen te riskeren.
4. Dynamische aanpassing
Een centraal aspect van het algoritme is het vermogen om zich dynamisch aan te passen. Het hele proces van data -acquisitie, voorspelling en routeplanning wordt continu ongeveer tien keer per seconde herhaald. Hierdoor kan Jack zijn route aanpassen aan de constant veranderende omgeving in realtime. Deze hoge aanpassingsfrequentie is essentieel om in een dynamische omgeving met veel mensen veilig en efficiënt te navigeren, omdat de robot de wegen van mensen tegelijkertijd herkent en reageert op hoe de TUM -onderzoeker Sepehr Samavi verklaart.
Leren van menselijk gedrag: de sleutel tot mensachtige navigatie
Een ander cruciaal aspect van Jack's intelligentie is zijn vermogen om te leren van menselijk gedrag. De TUM -onderzoekers programmeerden niet alleen Jack met rigide regels en algoritmen, maar gaven hem de mogelijkheid om continu te verbeteren door de analyse van gegevens van menselijk bewegingsgedrag.
Professor Schoellig legt uit dat het wiskundige model waarop het planningsalgoritme is gebaseerd, is afgeleid van menselijke bewegingen en vertaald in vergelijkingen. Het algoritme is daarom niet gebaseerd op abstracte veronderstellingen over menselijk gedrag, maar rechtstreeks op echte gegevens die de bewegingen van menigten documenteren. Om dit mogelijk te maken, hebben de onderzoekers uitgebreide gegevensrecords verzameld die menselijk gedrag beschrijven in verschillende situaties en omgevingen en dienen als lesmateriaal voor Jack.
Door deze gegevens te analyseren, leert Jack te herkennen, anticiperen op typische bewegingspatronen van mensen en zijn eigen beslissingen te betrekken. Hij leert bijvoorbeeld dat mensen meestal ontwijken wanneer ze op weg zijn naar een obstakel of dat ze hun snelheid aanpassen om een botsing te voorkomen. Deze bevindingen stromen zich in het algoritme en stellen Jack in staat zich te gedragen op een manier die lijkt op het intuïtieve gedrag van mensen in menigten.
Een concreet voorbeeld van dit leerproces is Jack's omgang met potentiële botsingen. Een traditionele robot zou meestal onmiddellijk stoppen zodra hij een obstakel herkent, zoals een persoon, op een botsingscursus. Jack daarentegen, die van menselijk gedrag heeft geleerd, reageert anders. Hij berekent ook dat mensen zich meestal aanpassen en ontwijken om een botsing te voorkomen. Daarom stopt hij niet onmiddellijk, maar zet zijn beweging voort, terwijl hij tegelijkertijd de reactie van de mens observeert. Alleen als er tekenen zijn dat mensen niet op korte termijn Jack -plan zullen ontwijken en een alternatieve route kiezen. Dit gedrag is veel efficiënter en meer menselijker dan de abrupte stop van een traditionele robot.
Evolutionaire ontwikkeling: van reactief te interactief
De ontwikkeling van Jack's navigatievaardigheden was een evolutieproces dat drie fasen in ging. Elk niveau vertegenwoordigt vooruitgang in de complexiteit en intelligentie van algoritme.
Niveau 1: Reactieve navigatie.
In de eerste fase reageerde Jack alleen reactief op zijn omgeving. Hij ontwijkde obstakels zodra hij ze waarnam zonder het gedrag van mensen te voorspellen of te anticiperen. Deze fase was functioneel, maar inefficiënt en leidde vaak tot abrupte stops en omwegen.
Niveau 2: voorspellende navigatie.
In de tweede fase werd het algoritme uitgebreid om de beweging van tegemoetkomende mensen te voorspellen. Dit maakte het mogelijk Jack om meer naar voren te navigeren -kijkend en botsingen vermijden voordat ze op handen waren. Dit niveau was al een belangrijke vooruitgang, maar was nog steeds beperkt omdat het de interactie tussen robots en mensen grotendeels negeerde.
Niveau 3: Interactieve navigatie.
De huidige versie van Jack vertegenwoordigt het derde en meest geavanceerde niveau van evolutie: interactieve navigatie. In dit niveau is Jack niet alleen in staat om de bewegingen van mensen te voorspellen, maar ook om actief rekening te houden met hoe mensen zullen reageren op hun eigen bewegingen. Hij is in staat om het gedrag van mensen te beïnvloeden door zijn eigen gedrag en tegelijkertijd botsingen te voorkomen. Dit interactieve vermogen is de cruciale doorbraak die Jack een echt intelligent en menselijk navigatiesysteem maakt.
Onderzoeker Samavi legt uit dat Jack de bewegingen van andere mensen enerzijds kan voorspellen en tegelijkertijd hun acties door zijn eigen gedrag kan beïnvloeden en tegelijkertijd botsingen wordt vermeden. Deze vorm van interactieve navigatie stelt Jack in staat om veilig, efficiënt, sociaal acceptabel en intuïtief door drukte te bewegen.
Toepassingsgebieden: van leveringsrobots tot autonoom rijden
De innovatieve technologie die in Jack zit, heeft een enorm potentieel voor verschillende toepassingsgebieden. Hoewel Jack aanvankelijk werd ontwikkeld als een onderzoeksplatform, denken de TUM -onderzoekers al aan concret mogelijk gebruik in de echte wereld.
Delivery Robot
Een nauwe applicatie zijn leveringsrobots die autonoom goederen en pakketten in stedelijke omgevingen kunnen leveren. Deze robots moeten veilig en efficiënt kunnen bewegen op trottoirs, in voetgangerszones en in levendige stadscentra. Het vermogen van Jack om in menigten te navigeren is hiervoor van cruciaal belang. In de toekomst kunnen autonome leveringsrobots een belangrijke bijdrage leveren aan het oplossen van problemen van de "laatste mijl" in logistiek en het verlichten van stedelijk verkeer.
Geschikt hiervoor:
Rolstoelen
Een andere veelbelovende toepassing is de integratie van technologie in intelligente rolstoelen. Navigatie in levendige omgevingen kan een grote uitdaging zijn voor mensen met mobiliteitsbeperkingen. Een rolstoel die is uitgerust met Jacks Navigation -algoritme kan de onafhankelijkheid en kwaliteit van leven van deze mensen aanzienlijk verbeteren. De rolstoel kan automatisch obstakels vermijden, veilig door drukte gaan en de gebruiker autonoom naar de gewenste bestemming brengen.
Autonoom rijden
Professor Schoellig ziet autonoom rijden als een bijzonder relevant toepassingsgebied voor interactieve navigatietechnologie. Het benadrukt dat deze interactieve scenario's een centrale uitdaging vormen. In complexe verkeerssituaties, bijvoorbeeld bij het inslaat op snelwegen, bij het omgaan met overtochten of bij het omgaan met voetgangers en fietsers, is het niet alleen essentieel om uw eigen beweging te plannen, maar ook om het gedrag van andere weggebruikers te voorspellen en in hun eigen planning op te nemen. Het vermogen van de technologie voor interactieve navigatie zou dus een belangrijke bijdrage kunnen leveren aan de ontwikkeling van veilige en efficiënte autonome voertuigen. Als een voorbeeld leidt het tot het schrappen op een snelweg: wanneer een voertuig op de versnellingsmeter van een snelweg ingang drijft, komen veel bestuurders van achter omschakelingspaden of remmen iets. Het is precies in dergelijke situaties dat de nieuwe aanpak de reacties van de andere weggebruikers in staat stelt om adequaat rekening te houden.
Humanoïde robot
Humanoïde robots zouden met name kunnen profiteren van de algoritmen, vooral op gebieden zoals zorg, service of productie waarin ze nauw samenwerken met mensen. Om door mensen te worden gebruikt en effectief te worden, is het essentieel dat ze veilig en intuïtief kunnen navigeren in menselijke omgevingen. Professor Schoellig verwijst echter naar een centrale uitdaging: hoewel een bewegende robot gewoon kan stoppen indien nodig, zijn humanoïde robots momenteel nog steeds vrij onstabiel en verliezen ze snel hun evenwicht. De verbetering van de stabiliteit van humanide robots in dynamische omgevingen is een belangrijk onderzoeksgebied dat verder moet worden ontwikkeld om het volledige potentieel van interactieve navigatie ook bruikbaar te maken voor humanoïde robots.
Geavanceerde robotnavigatie: zoals Jack menselijk gedrag begrijpt
Het onderzoek van TUM op het gebied van interactieve robotnavigatie vertegenwoordigt aanzienlijke vooruitgang op weg naar intelligente en autonome systemen die veilig en efficiënt kunnen werken in de menselijke omgeving. De robotjack laat op indrukwekkend zien dat het mogelijk is om machines te ontwikkelen die niet alleen hun omgeving waarnemen, maar ook menselijk gedrag begrijpen, voorspellen en opnemen in hun beslissingen. Deze mogelijkheid om te interactieve navigatie opent nieuwe mogelijkheden voor verschillende applicaties, van leveringsrobots tot intelligente rolstoelen tot autonoom rijden.
De ontwikkeling van Jack is nog maar het begin. Onderzoek op het gebied van robotica en kunstmatige intelligentie vordert snel en we kunnen de komende jaren en decennia verdere opwindende innovaties verwachten. De integratie van robots in ons dagelijks leven zal steeds natuurlijker worden en autonome systemen zullen een steeds belangrijkere rol spelen in onze samenleving. Het is daarom van cruciaal belang dat we de ontwikkeling van deze technologieën verantwoordelijk maken en vanaf het begin rekening houden met de ethische en sociale aspecten. Dit is de enige manier om ervoor te zorgen dat robots en mensen in de toekomst kunnen samenwerken ten behoeve van iedereen.
Geschikt hiervoor:
Uw wereldwijde partner voor marketing en bedrijfsontwikkeling
☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits
☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!
Konrad Wolfenstein
Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.
U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital
Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.
