Publicat pe: 12 martie 2025 / Actualizat pe: 12 martie 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Cercetătorii Sepehr Samavi și prof. Angela Schoellig lângă robotul Jack – Fotografie: Astrid Eckert, München
Muncă de pionierat în robotică: TUM dezvoltă un robot predictiv
Sisteme autonome: Cum învață roboții să interacționeze cu oamenii
Într-o lume care evoluează rapid către automatizare și inteligență artificială, sistemele autonome devin o parte din ce în ce mai importantă a vieții noastre de zi cu zi. De la mașinile autonome și roboții inteligenți de asistență, până la fabricile industriale sofisticate, capacitatea mașinilor de a lua decizii independente și de a opera în medii complexe transformă numeroase aspecte ale vieții noastre. O disciplină deosebit de interesantă și provocatoare în cadrul roboticii este dezvoltarea de sisteme care se pot mișca în siguranță și eficient în medii dinamice, populate de oameni. Aceasta implică nu numai evitarea obstacolelor, ci și înțelegerea, prezicerea și reacția la comportamentul uman pentru a asigura o interacțiune lină și sigură.
Cercetătorii de la renumita Universitate Tehnică din München (TUM) lucrează intens exact la această intersecție dintre robotică, inteligență artificială și comportament uman. În Laboratorul lor de Sisteme de Învățare și Robotică, condus de profesorul Angela Schoellig, au dezvoltat un robot inovator numit „Jack”, capabil să navigheze în mulțimi cu o abilitate și o previziune remarcabile. Ceea ce îl diferențiază pe Jack de mulți alți roboți este capacitatea sa nu numai de a percepe împrejurimile imediate, ci și de a lua în considerare în mod activ modul în care se vor mișca oamenii din vecinătatea sa și cum ar putea reacționa la propriile mișcări. Această gândire anticipativă îi permite lui Jack să își planifice traseul prin spații aglomerate nu doar reactiv, ci și proactiv și inteligent.
Legat de asta:
Provocarea de a naviga în mulțime
Navigarea prin mulțimi reprezintă o provocare formidabilă pentru roboți, una care depășește cu mult simpla evitare a obstacolelor. Spre deosebire de mediile statice sau previzibile, mulțimile sunt dinamice, imprevizibile și caracterizate de interacțiuni sociale complexe. Fiecare persoană dintr-o mulțime se mișcă individual, dar influențează simultan mișcările celorlalți. Această interdependență, combinată cu variabilitatea naturală a comportamentului uman, face extrem de dificilă deplasarea în siguranță și eficientă a roboților.
Algoritmii tradiționali de navigare ai roboților, adesea bazați pe reguli rigide și date simple de la senzori, își ating rapid limitele în astfel de medii. De obicei, aceștia reacționează la obstacole prin opriri bruște sau viraje, ceea ce poate duce la congestii nedorite, rute ineficiente sau chiar situații periculoase în mulțime. Pentru a naviga cu succes în mulțimi, roboții au nevoie, prin urmare, de o formă de inteligență semnificativ mai avansată, care să le permită să înțeleagă și să prezică comportamentul uman și să îl încorporeze activ în planificarea lor de navigare.
Abordarea inovatoare a lui Jack: Gândire prospectivă și interacțiune
Robotul Jack, dezvoltat de cercetătorii TUM, face un pas crucial dincolo de abordările tradiționale. La baza sa se află un algoritm sofisticat care îi permite nu doar să perceapă mișcările oamenilor în mediul său, ci și să le prezică în mod activ și să le încorporeze în propria planificare a rutelor. Profesorul Schoellig subliniază diferența fundamentală față de metodele convenționale: „Robotul nostru modelează modul în care oamenii vor reacționa la mișcările sale pentru a-și planifica propriile rute. Aceasta este diferența majoră față de alte abordări care ignoră de obicei această interacțiune.”
Această abilitate de a modela interacțiunile este cheia succesului lui Jack. În loc să-i vadă pe oameni doar ca pe niște obstacole imprevizibile, Jack îi înțelege ca pe niște agenți inteligenți al căror comportament îl poate prezice parțial și chiar influența. Acest lucru îi permite să se miște prin mulțimi într-un mod care seamănă foarte mult cu navigarea umană. Nu ezită să se deplaseze în spații, anticipează mișcările pietonilor și își ajustează dinamic traseul pentru a evita coliziunile, ajungând în același timp eficient la destinație.
Senzori și putere de calcul în combinație
Pentru a îndeplini această sarcină solicitantă, Jack este echipat cu senzori și putere de calcul extrem de avansate. O componentă cheie este un senzor lidar (detecție și măsurare a distanței luminii), care emite continuu fascicule laser în împrejurimi și primește semnalele reflectate. Din aceste date, lidarul creează o hartă precisă de 360 de grade a mediului în timp real, captând nu numai obiecte statice, ci și, mai ales, poziția și mișcarea persoanelor. Astfel, lidarul oferă robotului o „imagine” detaliată a mediului său, formând baza deciziilor sale de navigare.
Pe lângă lidar, Jack are senzori în roți care măsoară cu precizie viteza și distanța parcursă. Aceste informații sunt cruciale pentru determinarea cu exactitate a poziției sale în împrejurimi și optimizarea eficienței navigației. Toate datele senzorilor sunt procesate de un computer puternic de bord, capabil să execute algoritmi complecși în timp real. Acest computer este „creierul” lui Jack, responsabil pentru analizarea datelor senzorilor, prezicerea mișcării umane și calcularea rutei optime.
Legat de asta:
Algoritmul în detaliu: predicție, planificare și adaptare
În centrul inteligenței lui Jack se află algoritmul de navigare dezvoltat de cercetătorii TUM. Acest algoritm funcționează în mai mulți pași pentru a-i permite lui Jack să navigheze în siguranță și eficient prin mulțime.
1. Percepția și achiziția de date
În primul rând, Jack colectează continuu date despre mediul său folosind senzorii săi. Lidarul oferă informații despre poziția și mișcarea oamenilor, în timp ce senzorii roților oferă date despre mișcarea robotului.
2. Prezicerea mișcărilor umane
Pe baza datelor colectate, algoritmul analizează tiparele de mișcare ale persoanelor din vecinătate. Acesta încearcă să prezică probabilele traiectorii pe care oamenii le vor urma în următoarele câteva secunde. Această predicție se bazează pe modele statistice învățate din seturi extinse de date privind comportamentul mișcării umane în mulțimi.
3. Planificarea rutei
În același timp, algoritmul planifică ruta optimă către destinația robotului. Procedând astfel, ia în considerare nu doar mișcările previzionate ale persoanelor, ci și capacitățile și limitele proprii ale robotului, cum ar fi viteza și manevrabilitatea sa. Scopul este de a găsi o rută care să ducă la destinație cât mai rapid și eficient posibil, fără riscul de coliziune cu oamenii.
4. Adaptare dinamică
Un aspect cheie al algoritmului este capacitatea sa de a se adapta dinamic. Întregul proces de achiziție a datelor, predicție și planificare a traseului este repetat continuu de aproximativ zece ori pe secundă. Acest lucru îi permite lui Jack să își ajusteze traseul în timp real la mediul în continuă schimbare. Această frecvență ridicată de adaptare este esențială pentru navigarea în siguranță și eficientă într-un mediu dinamic cu multe persoane, deoarece robotul recunoaște și reacționează simultan la mișcările oamenilor, așa cum explică cercetătorul TUM Sepehr Samavi.
Învățarea din comportamentul uman: cheia unei navigări asemănătoare cu cea umană
Un alt aspect crucial al inteligenței lui Jack este capacitatea sa de a învăța din comportamentul uman. Cercetătorii TUM nu l-au programat pur și simplu pe Jack cu reguli și algoritmi rigizi, ci i-au oferit oportunitatea de a se îmbunătăți continuu prin analizarea datelor despre comportamentul de mișcare uman.
Profesorul Schoellig explică faptul că modelul matematic pe care se bazează algoritmul de planificare a fost derivat din mișcările umane și tradus în ecuații. Prin urmare, algoritmul nu se bazează pe presupuneri abstracte despre comportamentul uman, ci direct pe date reale care documentează mișcările mulțimilor. Pentru a face acest lucru posibil, cercetătorii au colectat seturi extinse de date care descriu comportamentul uman în diverse situații și medii, care servesc drept material de instruire pentru Jack.
Analizând aceste date, Jack învață să recunoască și să anticipeze tiparele tipice de mișcare umană și să le încorporeze în propriile decizii. De exemplu, el află că oamenii virează de obicei când se apropie de un obstacol sau își ajustează viteza pentru a evita o coliziune. Aceste cunoștințe sunt introduse în algoritm, permițându-i lui Jack să se comporte într-un mod care seamănă cu comportamentul intuitiv al oamenilor în mulțime.
Un exemplu concret al acestui proces de învățare este modul în care Jack gestionează potențialele coliziuni. Un robot tradițional s-ar opri de obicei imediat ce detectează un obstacol, cum ar fi o persoană, pe o traiectorie de coliziune. Jack, însă, după ce a învățat din comportamentul uman, reacționează mai subtil. El anticipează că oamenii se vor adapta de obicei și vor vira brusc pentru a evita o coliziune. Prin urmare, nu se oprește imediat, ci își continuă mișcarea, observând simultan reacția persoanei. Numai dacă există indicii că persoana nu va vira, Jack își ajustează planurile și alege o rută alternativă. Acest comportament este semnificativ mai eficient și mai asemănător cu cel uman decât oprirea bruscă a unui robot tradițional.
Dezvoltare evolutivă: De la reactivă la interactivă
Dezvoltarea abilităților de navigare ale lui Jack a fost un proces evolutiv care s-a desfășurat în trei etape. Fiecare etapă reprezintă o creștere a complexității și inteligenței algoritmului.
Nivelul 1: Navigație reactivă.
În prima etapă, Jack reacționa pur și simplu la mediul său. Evita obstacolele imediat ce le percepea, fără a prezice sau anticipa comportamentul uman. Deși funcțională, această etapă era ineficientă și ducea adesea la opriri bruște și ocolișuri.
Nivelul 2: Navigație predictivă.
În a doua etapă, algoritmul a fost extins pentru a prezice mișcarea persoanelor care vin din sens opus. Acest lucru i-a permis lui Jack să navigheze mai proactiv și să evite coliziunile înainte ca acestea să fie iminente. Această etapă a reprezentat deja un progres semnificativ, dar era încă limitată, deoarece ignora în mare măsură interacțiunea dintre robot și om.
Nivelul 3: Navigare interactivă.
Versiunea actuală a lui Jack reprezintă a treia și cea mai avansată etapă de evoluție de până acum: navigația interactivă. În această etapă, Jack nu numai că este capabil să prezică mișcările oamenilor, ci și să ia în considerare în mod activ modul în care oamenii vor reacționa la ale sale. El este capabil să influențeze comportamentul oamenilor prin propriile acțiuni, evitând simultan coliziunile. Această capacitate interactivă este descoperirea crucială care face din Jack un sistem de navigație cu adevărat inteligent și asemănător omului.
Cercetătorul Samavi explică faptul că Jack poate prezice mișcările altor persoane și, simultan, le poate influența acțiunile prin propriul comportament, evitând în același timp coliziunile. Această formă de navigare interactivă îi permite lui Jack să se miște în siguranță, eficient, acceptabil din punct de vedere social și intuitiv prin mulțime.
Domenii de aplicare: De la roboți de livrare la conducere autonomă
Tehnologia inovatoare din spatele lui Jack are un potențial enorm pentru o gamă largă de aplicații. Deși Jack a fost dezvoltat inițial ca o platformă de cercetare, cercetătorii TUM iau deja în considerare aplicații concrete în lumea reală.
Robot de livrare
O aplicație evidentă o reprezintă roboții de livrare care pot livra autonom mărfuri și colete în mediile urbane. Acești roboți trebuie să se poată deplasa în siguranță și eficient pe trotuare, în zonele pietonale și în centrele aglomerate ale orașelor. Capacitatea lui Jack de a naviga printre mulțimi este crucială pentru aceasta. În viitor, roboții autonomi de livrare ar putea aduce o contribuție semnificativă la rezolvarea problemelor de „last mile” în logistică și la reducerea congestiei traficului urban.
Legat de asta:
scaune cu rotile
O altă aplicație promițătoare este integrarea tehnologiei în scaune cu rotile inteligente. Pentru persoanele cu deficiențe de mobilitate, navigarea în medii aglomerate poate fi o provocare majoră. Un scaun cu rotile echipat cu algoritmul de navigare al lui Jack le-ar putea îmbunătăți semnificativ independența și calitatea vieții. Scaunul cu rotile ar putea evita automat obstacolele, s-ar putea deplasa în siguranță prin mulțime și ar putea transporta autonom utilizatorul la destinația dorită.
Conducerea autonomă
Profesorul Schoellig consideră conducerea autonomă un domeniu de aplicație deosebit de relevant pentru tehnologia de navigație interactivă. Ea subliniază că aceste scenarii interactive reprezintă o provocare cheie. În situații complexe de trafic, cum ar fi intrarea pe autostrăzi, virajele la intersecții sau interacțiunea cu pietonii și bicicliștii, este esențial nu doar să ne planificăm propriile mișcări, ci și să anticipăm comportamentul celorlalți participanți la trafic și să îl încorporăm în planificare. Capacitatea tehnologiei de a oferi navigație interactivă ar putea astfel contribui semnificativ la dezvoltarea unor vehicule autonome mai sigure și mai eficiente. Ea citează ca exemplu intrarea pe o autostradă: atunci când un vehicul se află pe banda de accelerație a intrării pe autostradă, mulți șoferi care se apropie din spate schimbă banda sau frânează ușor. Tocmai în astfel de situații, noua abordare face posibilă luarea în considerare în mod corespunzător a reacțiilor celorlalți participanți la trafic.
Roboți umanoizi
Roboții umanoizi ar putea beneficia în mod special de acești algoritmi, în special în domenii precum îngrijirea, serviciile sau producția, unde lucrează îndeaproape cu oamenii. Pentru ca aceștia să fie acceptați și utilizați eficient, este esențial ca aceștia să poată naviga în siguranță și intuitiv în mediile umane. Profesorul Schoellig, însă, subliniază o provocare cheie: în timp ce un robot mobil se poate opri pur și simplu atunci când este nevoie, roboții umanoizi sunt în prezent destul de instabili și își pierd rapid echilibrul. Îmbunătățirea stabilității roboților umanoizi în medii dinamice este un domeniu important de cercetare care necesită dezvoltări suplimentare pentru a debloca întregul potențial al navigației interactive pentru roboții umanoizi.
Navigație robotică avansată: Cum înțelege Jack comportamentul uman
Cercetările TUM în domeniul navigației interactive cu roboți reprezintă un progres semnificativ către sisteme inteligente și autonome care pot funcționa în siguranță și eficient în medii umane. Robotul Jack demonstrează în mod impresionant că este posibil să se dezvolte mașini care nu numai că își pot percepe împrejurimile, ci și pot înțelege și prezice comportamentul uman și îl pot încorpora în procesul decizional. Această capacitate de navigare interactivă deschide noi posibilități pentru o gamă largă de aplicații, de la roboți de livrare și scaune cu rotile inteligente până la condus autonom.
Dezvoltarea lui Jack, însă, este doar începutul. Cercetarea în robotică și inteligență artificială progresează rapid și ne putem aștepta la alte inovații interesante în următorii ani și decenii. Integrarea roboților în viața noastră de zi cu zi va deveni din ce în ce mai obișnuită, iar sistemele autonome vor juca un rol din ce în ce mai important în societatea noastră. Prin urmare, este crucial să modelăm dezvoltarea acestor tehnologii în mod responsabil și să luăm în considerare aspectele etice și societale încă de la început. Numai așa putem asigura că roboții și oamenii pot lucra împreună în beneficiul tuturor în viitor.
Legat de asta:
Partenerul dumneavoastră global de marketing și dezvoltare a afacerilor
☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana
☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!
Konrad Wolfenstein
Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.
Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital
Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.
