Опубликовано: 12 марта 2025 г. / Обновлено: 12 марта 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Исследователи Сепехр Самави и профессор Ангела Шёллиг рядом с роботом Джеком – Фото: Астрид Эккерт, Мюнхен
Новаторская работа в области робототехники: Технический университет Мюнхена разрабатывает робота-прогнозиста
Автономные системы: как роботы учатся взаимодействовать с людьми
В мире, стремительно развивающемся в направлении автоматизации и искусственного интеллекта, автономные системы становятся все более важной частью нашей повседневной жизни. От беспилотных автомобилей и интеллектуальных роботов-помощников до сложных промышленных предприятий — способность машин принимать независимые решения и работать в сложных условиях преобразует многие аспекты нашей жизни. Особенно захватывающей и сложной областью в робототехнике является разработка систем, способных безопасно и эффективно перемещаться в динамичных средах, населенных людьми. Это включает в себя не только избегание препятствий, но и понимание, прогнозирование и реагирование на поведение человека для обеспечения плавного и безопасного взаимодействия.
Исследователи из известного Технического университета Мюнхена (TUM) интенсивно работают именно на стыке робототехники, искусственного интеллекта и человеческого поведения. В своей лаборатории обучающих систем и робототехники под руководством профессора Ангелы Шёллиг они разработали инновационного робота по имени «Джек», способного с удивительной точностью и предусмотрительностью перемещаться в толпе. Джека отличает от многих других роботов его способность не только воспринимать непосредственное окружение, но и активно учитывать, как будут двигаться люди в его непосредственной близости и как они могут реагировать на его собственные движения. Такое упреждающее мышление позволяет Джеку планировать свой маршрут в оживленных местах не просто реактивно, но и проактивно и интеллектуально.
Подходит для:
Трудности ориентирования в толпе
Передвижение в толпе представляет собой серьезную проблему для роботов, выходящую далеко за рамки простого избегания препятствий. В отличие от статичных или предсказуемых сред, толпы динамичны, непредсказуемы и характеризуются сложными социальными взаимодействиями. Каждый человек в толпе движется индивидуально, но одновременно влияет на движения других. Эта взаимозависимость в сочетании с естественной изменчивостью человеческого поведения делает передвижение роботов чрезвычайно сложным с точки зрения безопасности и эффективности.
Традиционные алгоритмы навигации роботов, часто основанные на жестких правилах и простых данных с датчиков, быстро достигают своих пределов в таких условиях. Обычно они реагируют на препятствия резкой остановкой или изменением направления, что может привести к нежелательным заторам, неэффективным маршрутам или даже опасным ситуациям в толпе. Поэтому для успешной навигации в толпе роботам необходима значительно более развитая форма интеллекта, позволяющая им понимать и прогнозировать поведение человека и активно учитывать его при планировании навигации.
Инновационный подход Джека: дальновидность и взаимодействие
Робот Джек, разработанный исследователями из Технического университета Мюнхена, делает важный шаг вперед по сравнению с традиционными подходами. В его основе лежит сложный алгоритм, позволяющий ему не только распознавать движения людей в окружающей среде, но и активно прогнозировать их и учитывать при планировании маршрута. Профессор Шёллиг подчеркивает принципиальное отличие от традиционных методов: «Наш робот моделирует реакцию людей на его движения, чтобы планировать собственные маршруты. Это главное отличие от других подходов, которые обычно игнорируют это взаимодействие»
Способность моделировать взаимодействия является ключом к успеху Джека. Вместо того чтобы рассматривать людей просто как непредсказуемые препятствия, Джек понимает их как разумных агентов, поведение которых он может частично предсказать и даже повлиять на него. Это позволяет ему перемещаться в толпе так, как это очень похоже на человеческую навигацию. Он без колебаний заполняет свободные зоны, предвидит движения пешеходов и динамически корректирует свой маршрут, чтобы избежать столкновений, эффективно достигая при этом пункта назначения.
Датчики и вычислительная мощность в сочетании
Для выполнения этой сложной задачи Джек оснащен высокотехнологичными датчиками и вычислительными мощностями. Ключевым компонентом является лидар (датчик обнаружения и определения дальности с помощью света), который непрерывно излучает лазерные лучи в окружающую среду и принимает отраженные сигналы. На основе этих данных лидар в режиме реального времени создает точную 360-градусную карту окружающей среды, фиксируя не только статические объекты, но и, что особенно важно, положение и движение людей. Таким образом, лидар предоставляет роботу подробную «картину» окружающей среды, которая служит основой для принятия решений о навигации.
Помимо лидара, в колесах Джека установлены датчики, точно измеряющие его скорость и пройденное расстояние. Эта информация имеет решающее значение для точного определения его положения в окружающей среде и оптимизации эффективности навигации. Все данные с датчиков обрабатываются мощным бортовым компьютером, способным выполнять сложные алгоритмы в режиме реального времени. Этот компьютер является «мозгом» Джека, отвечающим за анализ данных с датчиков, прогнозирование движений человека и расчет оптимального маршрута.
Подходит для:
Алгоритм в деталях: прогнозирование, планирование и адаптация
В основе интеллекта Джека лежит алгоритм навигации, разработанный исследователями из Технического университета Мюнхена. Этот алгоритм работает в несколько этапов, позволяя Джеку безопасно и эффективно перемещаться в толпе.
1. Восприятие и сбор данных
Во-первых, Джек непрерывно собирает данные об окружающей среде с помощью своих датчиков. Лидар предоставляет информацию о положении и движении людей, а датчики на колесах — данные о собственном движении робота.
2. Прогнозирование перемещений людей
На основе собранных данных алгоритм анализирует модели передвижения людей в непосредственной близости. Он пытается предсказать вероятные пути, по которым люди будут двигаться в ближайшие несколько секунд. Это предсказание основано на статистических моделях, полученных из обширных наборов данных о поведении людей в толпе.
3. Планирование маршрута
Одновременно с этим алгоритм планирует оптимальный маршрут к месту назначения робота. При этом он учитывает не только прогнозируемые перемещения людей, но и собственные возможности и ограничения робота, такие как скорость и маневренность. Цель состоит в том, чтобы найти маршрут, который приведет к месту назначения как можно быстрее и эффективнее, избегая столкновений с людьми.
4. Динамическая адаптация
Ключевым аспектом алгоритма является его способность к динамической адаптации. Весь процесс сбора данных, прогнозирования и планирования маршрута непрерывно повторяется примерно десять раз в секунду. Это позволяет роботу Jack корректировать свой маршрут в реальном времени в соответствии с постоянно меняющейся окружающей средой. Такая высокая частота адаптации необходима для безопасной и эффективной навигации в динамичной среде с большим количеством людей, поскольку робот одновременно распознает движения людей и реагирует на них, как объясняет исследователь из TUM Сепехр Самави.
Учимся на примере человеческого поведения: ключ к навигации, подобной человеческой
Еще одним важнейшим аспектом интеллекта Джека является его способность учиться на примере поведения людей. Исследователи из Технического университета Мюнхена не просто запрограммировали Джека жесткими правилами и алгоритмами, а предоставили ему возможность постоянно совершенствоваться, анализируя данные о двигательном поведении человека.
Профессор Шёллиг объясняет, что математическая модель, на которой основан алгоритм планирования, была выведена из движений людей и преобразована в уравнения. Таким образом, алгоритм опирается не на абстрактные предположения о поведении человека, а непосредственно на реальные данные, документирующие движения толпы. Для этого исследователи собрали обширные наборы данных, описывающие поведение людей в различных ситуациях и средах, которые служат обучающим материалом для Джека.
Анализируя эти данные, Джек учится распознавать и предвидеть типичные модели движений человека и учитывать их при принятии собственных решений. Например, он узнает, что люди обычно резко сворачивают при приближении к препятствию или корректируют скорость, чтобы избежать столкновения. Эти знания вводятся в алгоритм, позволяя Джеку вести себя так, как это интуитивно напоминает поведение людей в толпе.
Конкретный пример этого процесса обучения — действия Джека в случае потенциальных столкновений. Традиционный робот, как правило, немедленно останавливается при обнаружении препятствия, например, человека, движущегося по траектории столкновения. Джек же, научившись на примере поведения человека, реагирует более тонко. Он предполагает, что люди обычно адаптируются и резко сворачивают, чтобы избежать столкновения. Поэтому он не останавливается немедленно, а продолжает движение, одновременно наблюдая за реакцией человека. Только если есть признаки того, что человек не будет резко сворачивать, Джек корректирует свои планы и выбирает альтернативный маршрут. Такое поведение значительно эффективнее и больше похоже на поведение человека, чем резкая остановка традиционного робота.
Эволюционное развитие: от реактивного к интерактивному
Развитие навигационных навыков Джека представляло собой эволюционный процесс, развернувшийся в три этапа. Каждый этап отражает повышение сложности и интеллектуальности алгоритма.
Уровень 1: Реактивная навигация.
На первом этапе Джек просто реагировал на окружающую среду. Он избегал препятствий, как только замечал их, не предсказывая и не предугадывая поведение людей. Хотя этот этап и был функциональным, он часто приводил к резким остановкам и объездам.
Уровень 2: Прогнозирующая навигация.
На втором этапе алгоритм был расширен для прогнозирования движения приближающихся людей. Это позволило Джеку более активно маневрировать и избегать столкновений еще до того, как они становились неизбежными. Этот этап уже представлял собой значительный прогресс, но все еще был ограничен, поскольку в значительной степени игнорировал взаимодействие между роботом и человеком.
Уровень 3: Интерактивная навигация.
Текущая версия Джека представляет собой третий и наиболее продвинутый на сегодняшний день этап эволюции: интерактивную навигацию. На этом этапе Джек способен не только предсказывать движения людей, но и активно учитывать реакцию окружающих на свои собственные действия. Он может влиять на поведение людей своими действиями, одновременно избегая столкновений. Эта интерактивная возможность является решающим прорывом, который делает Джека по-настоящему интеллектуальной и человекоподобной навигационной системой.
Исследователь Самави объясняет, что Джек может предсказывать движения других людей и одновременно влиять на их действия своим собственным поведением, избегая при этом столкновений. Такая форма интерактивной навигации позволяет Джеку безопасно, эффективно, социально приемлемо и интуитивно передвигаться в толпе.
Области применения: от роботов-доставщиков до автономного вождения
Инновационная технология, лежащая в основе Jack, обладает огромным потенциалом для широкого спектра применений. Хотя Jack изначально разрабатывался как исследовательская платформа, исследователи Технического университета Мюнхена уже рассматривают конкретные варианты его применения в реальном мире.
Робот-доставщик
Одно из очевидных применений — это роботы-доставщики, способные автономно доставлять товары и посылки в городских условиях. Эти роботы должны уметь безопасно и эффективно передвигаться по тротуарам, пешеходным зонам и оживленным центрам городов. Способность Джека ориентироваться в толпе имеет решающее значение для этого. В будущем автономные роботы-доставщики могут внести значительный вклад в решение проблем «последней мили» в логистике и снижение заторов на дорогах в городах.
Подходит для:
инвалидные кресла
Еще одно перспективное применение — интеграция технологии в «умные» инвалидные коляски. Для людей с ограниченной подвижностью передвижение в людных местах может представлять серьезную проблему. Инвалидная коляска, оснащенная навигационным алгоритмом Jack, могла бы значительно повысить их независимость и качество жизни. Коляска могла бы автоматически избегать препятствий, безопасно передвигаться в толпе и автономно доставлять пользователя в нужное место.
Автономное вождение
Профессор Шёллиг считает автономное вождение особенно актуальной областью применения интерактивных навигационных технологий. Она подчеркивает, что эти интерактивные сценарии представляют собой ключевую проблему. В сложных дорожных ситуациях, таких как выезд на автомагистраль, поворот на перекрестках или взаимодействие с пешеходами и велосипедистами, крайне важно не только планировать собственные движения, но и предвидеть поведение других участников дорожного движения и учитывать его при планировании. Таким образом, способность технологии обеспечивать интерактивную навигацию может внести значительный вклад в разработку более безопасных и эффективных автономных транспортных средств. В качестве примера она приводит выезд на автомагистраль: когда транспортное средство находится на полосе разгона въезда на автомагистраль, многие водители, приближающиеся сзади, меняют полосу движения или слегка тормозят. Именно в таких ситуациях новый подход позволяет адекватно учитывать реакции других участников дорожного движения.
Гуманоидные роботы
Гуманоидные роботы могли бы особенно выиграть от этих алгоритмов, особенно в таких областях, как уход за больными, обслуживание или производство, где они тесно взаимодействуют с людьми. Для их принятия и эффективного использования крайне важно, чтобы они могли безопасно и интуитивно ориентироваться в человеческой среде. Однако профессор Шёллиг указывает на ключевую проблему: в то время как мобильный робот может просто остановиться при необходимости, гуманоидные роботы в настоящее время довольно неустойчивы и быстро теряют равновесие. Повышение устойчивости гуманоидных роботов в динамичной среде является важной областью исследований, требующей дальнейшего развития для раскрытия всего потенциала интерактивной навигации для гуманоидных роботов.
Усовершенствованная навигация роботов: как Джек понимает поведение человека
Исследования Технического университета Мюнхена в области интерактивной навигации роботов представляют собой значительный шаг вперед на пути к интеллектуальным и автономным системам, способным безопасно и эффективно работать в условиях, приближенных к человеческим. Робот Джек впечатляюще демонстрирует возможность разработки машин, которые могут не только воспринимать окружающую среду, но и понимать и прогнозировать поведение человека, а также учитывать его при принятии решений. Эта способность к интерактивной навигации открывает новые возможности для широкого спектра применений, от роботов-доставщиков и «умных» инвалидных колясок до автономного вождения.
Однако разработка Джека — это только начало. Исследования в области робототехники и искусственного интеллекта быстро развиваются, и в ближайшие годы и десятилетия мы можем ожидать новых захватывающих инноваций. Интеграция роботов в нашу повседневную жизнь будет становиться все более распространенной, а автономные системы будут играть все более важную роль в нашем обществе. Поэтому крайне важно ответственно подходить к развитию этих технологий и с самого начала учитывать этические и социальные аспекты. Только так мы сможем обеспечить совместную работу роботов и людей на благо всех в будущем.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
