Opublikowano: 12 marca 2025 / Aktualizacja od: 12 marca 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein
Badacz Sepehr Samavi i prof. Angela Schoellig obok robotów Jack - Zdjęcie: Astrid Eckert, Muenchen
Pionierskie prace w robotyce: Tum rozwija roboty, patrząc na przód
Systemy autonomiczne: jak nauczyć się robotów w interakcji z ludźmi
W świecie, który szybko rozwija się w kierunku automatyzacji i sztucznej inteligencji, autonomiczne systemy są coraz ważniejszą częścią naszego codziennego życia. Szczególnie ekscytującą i trudną dyscypliną w robotyce jest rozwój systemów, które mogą poruszać się bezpiecznie i wydajnie w środowiskach dynamicznych zamieszkałych przez ludzi. Nie chodzi tylko o unikanie przeszkód, ale także o zrozumieniu, przewidywaniu i reakcji na zachowanie ludzi w celu zapewnienia płynnej i bezpiecznej interakcji.
Dokładnie na tym interfejsie robotyki, sztucznej inteligencji i ludzkich zachowań naukowcy z znanego uniwersytetu technicznego Monachium (TUM) pracują wysoką presją. W Twoim laboratorium uczenia się i robotyki, pod kierunkiem profesor Angeli Schoellig, opracowałeś innowacyjny robot o nazwie „Jack”, który jest w stanie nawigować z niezwykłymi umiejętnościami i przewidywaniem przez tłumy. To, co odróżnia Jacka od wielu innych robotów, jest jego zdolność nie tylko postrzegania bezpośredniego otoczenia, ale także aktywnie myślenia o tym, jak ludzie się poruszają i jak mogą zareagować na własne ruchy. Ten przewidywanie sposobu myślenia pozwala Jackowi zaplanować drogę przez żywe pokoje nie tylko reaktywnie, ale także proaktywnie i inteligentnie.
Nadaje się do:
Wyzwanie nawigacji w tłumie
Nawigacja w tłumie jest ogromnym wyzwaniem dla robotów, które wykracza daleko poza proste unikanie przeszkód. W przeciwieństwie do środowisk statycznych lub przewidywalnych, tłumy są dynamiczne, nieprzewidywalne i charakteryzują się złożonymi interakcjami społecznymi. Wszyscy w wielu porusza się indywidualnie, ale jednocześnie wpływają na ruchy innych. Ta współzależność, w połączeniu z naturalną zmiennością ludzkich zachowań, utrudnia robotom bezpieczne i wydajne poruszanie się.
Tradycyjne algorytmy nawigacyjne dla robotów, które często opierają się na sztywnych regułach i prostych danych z czujników, szybko osiągają swoje granice w takich środowiskach. Zwykle reagują reagują na przeszkody, nagle zatrzymując się lub unikając, co może prowadzić do niepożądanych korków, nieefektywnych tras, a nawet niebezpiecznych sytuacji w tłumie. Aby skutecznie poruszać się w tłumie, roboty potrzebują zatem znacznie bardziej postępowej formy inteligencji, która umożliwia im zrozumienie ludzkich zachowań, przewidywanie i aktywne zaangażowanie ich planowania nawigacji.
Innowacyjne podejście Jacka: myślenie i interakcja naprzód
Robot Jack opracowany przez naukowców TUM wykracza decydujący krok poza tradycyjne podejścia. Jego rdzeniem jest wyrafinowany algorytm, który pozwala mu nie tylko postrzegać ruchy ludzi w jego okolicy, ale także aktywne przewidywanie i zaangażowanie własnego planowania trasy. Profesor Schoellig podkreśla podstawową różnicę w konwencjonalnych metodach: „Nasz robot wzorował się na tym, jak ludzie zareagują na jego ruch, aby zaplanować swój własny sposób. To duża różnica w innych podejściach, które zazwyczaj ignorują tę interakcję.
Ta zdolność do modelowania interakcji jest kluczem do sukcesu Jacka. Zamiast uważać ludzi za nieprzewidywalne przeszkody, Jack postrzega ją jako inteligentnego aktora, którego zachowanie czasami może przewidzieć, a nawet wpływać. To pozwala mu poruszać się przez tłumy, które pod wieloma względami przypominają ludzką nawigację. Nie waha się poruszać w lukach, przewiduje ruchy pieszych i dynamicznie dostosowuje swoją trasę, aby uniknąć zderzeń, a jednocześnie skutecznie osiągnąć swój cel.
Moc czujnika i obliczeniowa w interakcji
Aby poradzić sobie z tym wymagającym zadaniem, Jack jest wyposażony w wysoce rozwinięte czujniki i moc obliczeniową. Centralnym elementem jest czujnik lidar (wykrywanie światła i oddziały od zakresu), który na stałe wysyła wiązki laserowe do tego obszaru i odbiera odbite sygnały. Na podstawie tych danych Lidar tworzy precyzyjną kartę 360 stopni w środowisku w czasie rzeczywistym, która nie tylko oddaje obiekty statyczne, ale w szczególności pozycję i ruch ludzi. W ten sposób Lidar zapewnia robota szczegółowy „obraz” jego otoczenia, który stanowi podstawę jego decyzji nawigacyjnych.
Oprócz lidaru Jack ma czujniki w swoich motocyklach, które dokładnie mierzą własne tempo i dystans. Informacje te mają kluczowe znaczenie dla precyzyjnego określenia własnej pozycji w obszarze i optymalizacji wydajności nawigacji. Wszystkie dane czujników są przetwarzane przez potężny komputer na pokładzie, który jest w stanie przeprowadzać złożone algorytmy w czasie rzeczywistym. Ten komputer jest „mózgiem” Jacka i odpowiedzialny za analizę danych czujnika, przewidywanie ruchów ludzkich i obliczanie optymalnej trasy.
Nadaje się do:
Algorytm szczegółowo: prognoza, planowanie i adaptacja
Sercem inteligencji Jacka jest algorytm nawigacji opracowany przez badaczy TUM. Algorytm ten działa w kilku krokach, aby umożliwić Jacka w celu zapewnienia bezpiecznej i wydajnej nawigacji w tłumie.
1. Percepcja i pozyskiwanie danych
Początkowo Jack ciągle zbiera dane o swoim otoczeniu przy pomocy swoich czujników. Lidar dostarcza informacji o pozycji i ruchu ludzi, podczas gdy czujniki kół dostarczają danych na temat własnego ruchu robota.
2. Prognozowanie ruchów ludzkich
Na podstawie zebranych danych algorytm analizuje wzór ruchu ludzi w okolicy. Próbuje przewidzieć prawdopodobne ścieżki, które ludzie przejdą w ciągu najbliższych sekund. Ta prognoza opiera się na modelach statystycznych, które zostały wyuczone z obszernych zapisów danych o zachowaniu ruchu ludzkiego w tłumie.
3. Planowanie trasy
Jednocześnie algorytm planuje optymalną drogę do celu robota. Nie tylko bierze pod uwagę przewidywane ruchy ludzi, ale także własne umiejętności i ograniczenia robotów, takie jak jego szybkość i manewrowalność. Celem jest znalezienie trasy, która prowadzi do celu tak szybko i skutecznie, jak to możliwe, bez ryzyka zderzeń z ludźmi.
4. Dynamiczna adaptacja
Centralnym aspektem algorytmu jest jego zdolność do dynamicznego dostosowania. Cały proces pozyskiwania danych, prognozowania i planowania trasy jest stale powtarzany około dziesięciu razy na sekundę. To pozwala Jackowi dostosować swoją trasę do stale zmieniającego się środowiska w czasie rzeczywistym. Ta wysoka częstotliwość adaptacji jest niezbędna do poruszania się w dynamicznym środowisku z wieloma ludźmi bezpiecznie i skutecznie, ponieważ robot rozpoznaje sposoby jednocześnie i reaguje na sposób, w jaki badacz TUM Sepehr wyjaśnia Samavi.
Uczenie się z ludzkiego zachowania: klucz do nawigacji podobnej do człowieka
Kolejnym kluczowym aspektem inteligencji Jacka jest jego zdolność do uczenia się z ludzkich zachowań. Badacze TUM nie po prostu zaprogramowali Jacka z sztywnymi zasadami i algorytmami, ale dali mu możliwość ciągłego poprawy poprzez analizę danych dotyczących zachowań ruchu człowieka.
Profesor Schoellig wyjaśnia, że model matematyczny, na którym oparty jest algorytm planowania, został wyprowadzony z ruchów ludzkich i przełożył się na równania. Algorytm nie opiera się zatem na abstrakcyjnych założeniach dotyczących ludzkich zachowań, ale bezpośrednio na rzeczywistych danych dokumentujących ruchy tłumów. Aby to włączyć, naukowcy zebrali obszerne zapisy danych, które opisują ludzkie zachowania w różnych sytuacjach i środowiskach i służą jako materiał dydaktyczny dla Jacka.
Analizując te dane, Jack uczy się rozpoznawać, przewidywać typowe wzorce ruchu ludzi i angażować własne decyzje. Na przykład dowiaduje się, że ludzie zwykle unikają, gdy zmierzają po przeszkodę lub że dostosowują swoją prędkość, aby uniknąć kolizji. Odkrycia te wpływają na algorytm i umożliwiają Jacka zachowanie się w sposób przypominający intuicyjne zachowanie ludzi w tłumie.
Konkretnym przykładem tego procesu uczenia się jest obsługa potencjalnych zderzeń Jacka. Tradycyjny robot zwykle zatrzymywał się natychmiast, gdy tylko rozpozna przeszkodę, taką jak osoba, na kursie kolizyjnym. Z drugiej strony Jack, który nauczył się ludzkiego zachowania, reaguje inaczej. Oblicza również, że ludzie zwykle się dostosowują i uchylają się, aby uniknąć zderzenia. Dlatego nie zatrzymuje się od razu, ale kontynuuje ruch, jednocześnie obserwując reakcję człowieka. Tylko wtedy, gdy istnieją oznaki, że ludzie nie uchylą się, że plan Jacka w krótkim czasie i wybiorą alternatywną trasę. To zachowanie jest znacznie bardziej wydajne i bardziej ludzkie niż nagłe zatrzymanie tradycyjnego robota.
Rozwój ewolucyjny: od reaktywnego zbyt interaktywnego
Rozwój umiejętności nawigacyjnych Jacka był procesem ewolucyjnym, który przeszedł na trzy etapy. Każdy poziom reprezentuje postęp w złożoności i inteligencji algorytmu.
Poziom 1: Reaktywna nawigacja.
W pierwszym etapie Jack reagował tylko na swoje otoczenie. Unikał przeszkód, gdy tylko je zauważył, nie przewidując ani nie przewidując zachowania ludzi. Ten etap był funkcjonalny, ale nieefektywny i często prowadził do nagłych przystanków i objazdów.
Poziom 2: Nawigacja predykcyjna.
W drugim etapie algorytm został rozszerzony o przewidywanie ruchu nadchodzących ludzi. Umożliwiło to Jack poruszanie się bardziej do przodu i unikanie kolizji, zanim były nieuchronne. Ten poziom był już znaczącym postępem, ale nadal był ograniczony, ponieważ w dużej mierze zignorował interakcję między robotami a ludźmi.
Poziom 3: Interaktywna nawigacja.
Obecna wersja JACK reprezentuje trzeci i najbardziej zaawansowany poziom ewolucji: interaktywna nawigacja. Na tym poziomie Jack jest w stanie nie tylko przewidzieć ruchy ludzi, ale także aktywnie wziąć pod uwagę sposób, w jaki ludzie zareagują na własne ruchy. Jest w stanie wpływać na zachowanie ludzi poprzez własne zachowanie, a jednocześnie unikać zderzeń. Ta interaktywna zdolność jest kluczowym przełomem, który sprawia, że Jack jest naprawdę inteligentnym i ludzkim systemem nawigacji.
Badacz Samavi wyjaśnia, że Jack może przewidzieć ruchy innych ludzi z jednej strony, a jednocześnie jest w stanie wpłynąć na ich działania poprzez własne zachowanie, unikając kolizji. Ta forma interaktywnej nawigacji pozwala Jackowi bezpieczne, wydajne, społecznie akceptowalne i intuicyjne przez tłumy.
Obszary zastosowania: od robotów dostawczych po autonomiczną jazdę
Innowacyjna technologia, która jest w Jacku, ma ogromny potencjał dla różnych obszarów aplikacji. Chociaż Jack był początkowo opracowany jako platforma badawcza, badacze TUM już myślą o możliwych zastosowaniach w prawdziwym świecie.
Robot dostawy
Bliską aplikacją są roboty dostawcze, które mogą autonomicznie dostarczać towary i pakiety w środowiskach miejskich. Roboty te muszą być w stanie poruszać się bezpiecznie i wydajnie na chodnikach, w strefach dla pieszych i w żywych centrach miast. Zdolność Jacka do nawigacji w tłumie ma dla tego kluczowe znaczenie. W przyszłości autonomiczne roboty dostawcze mogą wnieść znaczący wkład w rozwiązywanie problemów „ostatniej mili” w logistyce i łagodzeniu ruchu miejskiego.
Nadaje się do:
Wózki inwalidzkie
Kolejną obiecującą aplikacją jest integracja technologii z inteligentnymi wózkami inwalidzkimi. Nawigacja w żywych środowiskach może być głównym wyzwaniem dla osób z ograniczeniami mobilności. Wózek inwalidzki wyposażony w algorytm nawigacji Jacks może znacznie poprawić niezależność i jakość życia tych ludzi. Wózek inwalidzki może automatycznie unikać przeszkód, bezpiecznie przesuwać się przez tłumy i autonomicznie przenosić użytkownika do pożądanego miejsca docelowego.
Autonomiczna jazda
Profesor Schoellig postrzega autonomiczną jazdę jako szczególnie istotną dziedzinę aplikacji do interaktywnej technologii nawigacji. Podkreśla, że te interaktywne scenariusze są głównym wyzwaniem. W złożonych sytuacjach ruchu, na przykład podczas gwintowania na autostradach, podczas przechodzenia na skrzyżowania lub podczas radzenia sobie z pieszymi i rowerzystami, konieczne jest nie tylko zaplanowanie własnego ruchu, ale także przewidywanie zachowania innych użytkowników dróg i włączenie ich we własnym planowaniu. Zdolność technologii interaktywnej nawigacji może zatem wnieść znaczący wkład w rozwój bezpiecznych i wydajnych pojazdów autonomicznych. Jako przykład prowadzi do gwintowania na autostradzie: gdy pojazd jeździ na wskaźniku przyspieszenia wejścia do autostrady, wielu kierowców pochodzi z tyłu zmieniających ślady lub lekko hamuje. Właśnie w takich sytuacjach nowe podejście umożliwia odpowiednio uwzględnienie reakcji innych użytkowników dróg.
Roboty humanoidalne
Roboty humanoidalne mogą skorzystać szczególnie z algorytmów, szczególnie w obszarach takich jak opieka, obsługa lub produkcja, w których ściśle współpracują z ludźmi. Aby być stosowanym i skutecznym przez ludzi, ważne jest, aby mogli bezpiecznie i intuicyjnie poruszać się w ludzkich środowiskach. Jednak profesor Schoellig odnosi się do centralnego wyzwania: podczas gdy poruszający się robot może po prostu zatrzymać się w razie potrzeby, roboty humanoidalne są obecnie dość niestabilne i szybko tracą równowagę. Ulepszenie stabilności robotów humanidowych w środowiskach dynamicznych stanowi ważną dziedzinę badań, które należy dalej opracować w celu uzyskania pełnego potencjału interaktywnej nawigacji również użytecznej dla robotów humanoidalnych.
Zaawansowana nawigacja robota: jak Jack rozumie ludzkie zachowanie
Badania Tum w dziedzinie interaktywnej nawigacji robota stanowi znaczny postęp w drodze do inteligentnych i autonomicznych systemów, które mogą działać bezpiecznie i skutecznie w ludzkich otoczeniu. Robot Jack imponująco pokazuje, że możliwe jest opracowanie maszyn, które nie tylko postrzegają ich otoczenie, ale także rozumieją ludzkie zachowanie, przewidują i uwzględniają je w swoich decyzjach. Ta zdolność do interaktywnej nawigacji otwiera nowe możliwości dla różnych aplikacji, od robotów dostawczych po inteligentne wózki inwalidzkie po autonomiczną jazdę.
Rozwój Jacka to dopiero początek. Badania w dziedzinie robotyki i sztucznej inteligencji rozwijają się szybko i możemy spodziewać się dalszych ekscytujących innowacji w nadchodzących latach i dziesięcioleciach. Integracja robotów z naszym codziennym życiem stanie się coraz bardziej naturalna, a autonomiczne systemy będą odgrywać coraz ważniejszą rolę w naszym społeczeństwie. Dlatego kluczowe znaczenie ma rozwój tych technologii odpowiedzialny i od samego początku uwzględniają aspekty etyczne i społeczne. Jest to jedyny sposób, aby zapewnić, że roboty i ludzie mogą współpracować z korzyścią dla wszystkich w przyszłości.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
