Опубликовано по адресу: 12 марта 2025 г. / Обновление от: 12 марта 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Исследователь Сепер Самави и профессор Анжела Шоэллиг рядом с роботами Джек - Изображение: Астрид Экерт, Мюнхин
Новаторская работа в робототехнике: Тум развивается вперед -роботы
Автономные системы: как изучать роботов для взаимодействия с людьми
В мире, который быстро развивается в направлении автоматизации и искусственного интеллекта, автономные системы становятся все более важной частью нашей повседневной жизни. Особенно захватывающая и сложная дисциплина в робототехнике - это разработка систем, которые могут безопасно и эффективно двигаться в динамических средах, населенных людьми. Речь идет не только о том, чтобы избежать препятствий, но и понимания, прогнозирования и реагирования поведения людей, чтобы обеспечить плавное и безопасное взаимодействие.
Именно на этом интерфейсе робототехники, искусственного интеллекта и поведения человека исследователи из известного технического университета Мюнхена (ТУМ) работают высокое давление. В вашей учебной лаборатории и лаборатории робототехники под руководством профессора Анжелы Шоэллиг вы разработали инновационного робота под названием «Джек», который способен ориентироваться с замечательными навыками и предвидением через толпы. Что отличает Джека от многих других роботов, так это его способность не только воспринимать непосредственное окружение, но и активно думать о том, как люди будут двигаться и как они могут реагировать на свои собственные движения. Это предвидение мышления позволяет Джеку планировать свой путь через живые комнаты не только реактивно, но и активно и умно.
Подходит для:
Задача навигации в толпе
Навигация в толпе является огромной проблемой для роботов, которая выходит далеко за рамки простого предотвращения препятствий. В отличие от статической или предсказуемой среды, толпа динамична, непредсказуема и характеризуется сложными социальными взаимодействиями. Все в многое движутся индивидуально, но в то же время влияют на движения других. Эта взаимозависимость, в сочетании с естественной изменчивостью поведения человека, затрудняет безопасное и эффективное движение роботам.
Традиционные алгоритмы навигации для роботов, которые часто основаны на жестких правилах и простых данных датчиков, быстро достигают своих ограничений в таких средах. Они обычно реагируют на препятствия, внезапно останавливаясь или уклоняясь, что может привести к нежелательным пробок, неэффективным маршрутам или даже опасным ситуациям в толпе. Поэтому, чтобы успешно перемещаться в толпе, роботы нуждаются в гораздо более прогрессивной форме интеллекта, которая позволяет им понимать поведение человека, предсказывать и активно включать в себя планирование навигации.
Инновационный подход Джека: прямое мышление и взаимодействие
Робот Джек, разработанный исследователями TUM, делает решающую шаг за пределами традиционных подходов. Его ядро - сложный алгоритм, который позволяет ему не только воспринимать движения людей в его районе, но и активно предсказывать и включать в себя планирование собственного маршрута. Профессор Шеллиг подчеркивает фундаментальное различие для традиционных методов: «Наш робот смоделировал, как люди будут реагировать на его движение, чтобы спланировать свой собственный путь. Это большая разница в других подходах, которые обычно игнорируют это взаимодействие.
Эта способность моделировать взаимодействие является ключом к успеху Джека. Вместо того, чтобы рассматривать только людей как непредсказуемых препятствий, Джек видит ее как умного актера, чье поведение он иногда может предсказать и даже влиять. Это позволяет ему пройти через толпу, которая во многих отношениях напоминает человеческую навигацию. Он без колебаний движется в промежутке, предвидит движения пешеходов и динамически адаптирует свой маршрут, чтобы избежать столкновений и в то же время эффективно достичь своей цели.
Датчик и вычислительная мощность во взаимодействии
Чтобы справиться с этой требовательной задачей, Джек оснащен высокоразвимыми датчиками и вычислительной мощностью. Центральным элементом является датчик лидара (обнаружение света и дальности), который навсегда посылает лазерные лучи в область и получает отраженные сигналы. Из этих данных LIDAR создает точную карту на 360 градусов в окружающей среде в режиме реального времени, которая не только отражает статические объекты, но, в частности, также положение и движение людей. Таким образом, LiDAR предоставляет роботу подробную «картину» своего окружения, которая составляет основу для его решений навигации.
В дополнение к Лидару, Джек имеет датчики на его велосипедах, которые точно измеряют его собственный темп и пройденное расстояние. Эта информация имеет решающее значение, чтобы точно определить вашу собственную позицию в области и оптимизировать эффективность навигации. Все данные датчика обрабатываются мощным компьютером на доске, который способен выполнять сложные алгоритмы в режиме реального времени. Этот компьютер является «мозгом» Джека и ответственным за анализ данных датчика, прогнозирование человеческих движений и расчет оптимального пути.
Подходит для:
Алгоритм подробно: прогноз, планирование и адаптация
Сердцем интеллекта Джека является алгоритм навигации, разработанный исследователями TUM. Этот алгоритм работает в нескольких шагах, чтобы позволить Джеку обеспечить безопасную и эффективную навигацию в толпе.
1. Восприятие и сборы данных
Первоначально Джек непрерывно собирает данные о своем окружении с помощью своих датчиков. Лидар предоставляет информацию о позиции и движении людей, в то время как датчики колеса предоставляют данные о собственном движении робота.
2. Прогнозирование человеческих движений
Основываясь на собранных данных, алгоритм анализирует схему движения людей в этой области. Он пытается предсказать вероятные пути, которые люди пройдут в следующие секунды. Этот прогноз основан на статистических моделях, которые были изучены из обширных данных о поведении движения человека в толпе.
3. Планирование маршрута
В то же время алгоритм планирует оптимальный путь к цели робота. Он не только учитывает прогнозируемые движения людей, но и собственные навыки и ограничения роботов, такие как его скорость и маневренность. Цель состоит в том, чтобы найти маршрут, который приводит к цели как можно быстрее и эффективно, не рискуя столкновениям с людьми.
4. Динамическая адаптация
Центральным аспектом алгоритма является его способность динамически адаптироваться. Весь процесс сбора данных, прогнозирования и планирования маршрутов постоянно повторяется примерно в десять раз в секунду. Это позволяет Джеку адаптировать свой путь к постоянно меняющейся среде в режиме реального времени. Эта высокая частота адаптации необходима для безопасной и эффективной навигации в динамичной среде со многими людьми, поскольку робот распознает способы людей одновременно и реагирует на то, как исследователь TUM Sepehr объясняет Самави.
Обучение на человеческом поведении: ключ к навигации, подобной человеку
Другим важным аспектом интеллекта Джека является его способность учиться на человеческом поведении. Исследователи TUM не просто программировали Джек с жесткими правилами и алгоритмами, но дали ему возможность постоянно улучшаться посредством анализа данных о поведении движения человека.
Профессор Шеллиг объясняет, что математическая модель, на которой основан алгоритм планирования, была получена из человеческих движений и переведена в уравнения. Поэтому алгоритм основан не на абстрактных предположениях о поведении человека, а непосредственно на реальных данных, которые документируют движения толпы. Чтобы обеспечить это, исследователи собрали обширные записи данных, которые описывают поведение человека в различных ситуациях и средах, и служат учебным материалом для Джека.
Анализируя эти данные, Джек учится распознавать, предвидеть типичные модели движения людей и привлекать его собственные решения. Например, он узнает, что люди обычно уклоняются, когда направляются к препятствию, или что они адаптируют свою скорость, чтобы избежать столкновения. Эти результаты входят в алгоритм и позволяют Джеку вести себя так, чтобы напоминать интуитивное поведение людей в толпах.
Конкретным примером этого учебного процесса является обработка потенциальных столкновений Джека. Традиционный робот обычно останавливается сразу же, как только он признает препятствие, такое как человек, на курсе столкновения. Джек, с другой стороны, который учился на поведении человека, реагирует более иначе. Он также выясняет, что люди обычно адаптируются и уклоняются, чтобы избежать столкновения. Поэтому он не останавливается немедленно, но продолжает свое движение, в то же время наблюдая за реакцией человека. Только если есть признаки того, что люди не уклоняются от Jack Plan в короткие сроки и выберите альтернативный маршрут. Такое поведение гораздо более эффективно и более человечно, чем внезапная остановка традиционного робота.
Эволюционное развитие: от реактивного слишком интерактивного
Развитие навигационных навыков Джека было эволюционным процессом, который преодолел три этапа. Каждый уровень представляет прогресс в сложности и интеллекте алгоритма.
Уровень 1: Реактивная навигация.
На первом этапе Джек только реактивно реагировал на его окружение. Он уклонялся от препятствий, как только он воспринимал их, не предсказывая и не предвидя поведения людей. Эта стадия была функциональной, но неэффективной и часто приводила к резким остановкам и обходами.
Уровень 2: прогнозирующая навигация.
На втором этапе алгоритм был расширен, чтобы предсказать движение встречных людей. Это сделало возможным Джек, чтобы навигаться на более высокую сторону и избежать столкновений, прежде чем они станут неизбежными. Этот уровень уже был значительным прогрессом, но все еще был ограничен, потому что он в значительной степени игнорировал взаимодействие между роботами и людьми.
Уровень 3: интерактивная навигация.
Текущая версия Джека представляет третий и самый продвинутый уровень эволюции: интерактивная навигация. На этом уровне Джек не только способен предсказать движения людей, но и активно учитывать, как люди будут реагировать на свои собственные движения. Он способен влиять на поведение людей через свое поведение и в то же время избегать столкновений. Эта интерактивная способность является важным прорывом, который делает Джека действительно интеллектуальной и человеческой навигационной системой.
Исследователь Самави объясняет, что Джек может предсказать движения других людей, с одной стороны, и в то же время способен влиять на их действия с помощью его собственного поведения, избегая при этом столкновений. Эта форма интерактивной навигации позволяет Джеку безопасно, эффективно, социально приемлемо и интуитивно через толпы.
Области применения: от роботов доставки до автономного вождения
Инновационная технология, которая находится в Джеке, имеет огромный потенциал для различных областей применения. Хотя Джек был первоначально разработан в качестве исследовательской платформы, исследователи TUM уже думают о конкретном возможном использовании в реальном мире.
Доставка робота
Клизное приложение - это роботы доставки, которые могут автономно доставлять товары и пакеты в городской среде. Эти роботы должны быть в состоянии безопасно и эффективно двигаться на тротуарах, в пешеходных зонах и в живых городских центрах. Способность Джека ориентироваться в толпе имеет решающее значение для этого. В будущем автономные роботы доставки могут внести значительный вклад в решение проблем «последней мили» в логистике и облегчении городского трафика.
Подходит для:
Инвалидные коляски
Другим многообещающим применением является интеграция технологий в интеллектуальные инвалидные коляски. Навигация в живой среде может быть серьезной проблемой для людей с ограничениями мобильности. Инвалидная коляска, которая оснащена алгоритмом навигации Джекса, может значительно улучшить независимость и качество жизни этих людей. Инвалидная коляска может автоматически избежать препятствий, безопасно перемещаться по толпам и автономно доставлять пользователя в желаемое место назначения.
Автономное вождение
Профессор Шеллиг рассматривает автономное вождение в качестве особенно важной области применения для интерактивной навигационной технологии. Это подчеркивает, что эти интерактивные сценарии являются центральной проблемой. В сложных дорожных ситуациях, например, при переводе на автострадах, при переходе на пересечения или при работе с пешеходами и велосипедистами, важно не только планировать свое собственное движение, но и для прогнозирования поведения других пользователей дорожного движения и включить их в свое собственное планирование. Таким образом, способность технологии интерактивной навигации может внести значительный вклад в разработку безопасных и эффективных автономных транспортных средств. Например, это приводит к резки на шоссе: когда автомобиль ездит на датчике ускорения входа в автомагистраль, многие драйверы, идущие из -за сменных путей или торможения. Именно в таких ситуациях новый подход позволяет адекватно учитывать реакции других пользователей дорожного движения.
Гуманоидные роботы
Гуманоидные роботы могут извлечь выгоду, особенно от алгоритмов, особенно в таких областях, как уход, обслуживание или производство, в которых они тесно сотрудничают с людьми. Для того, чтобы быть использованными и эффективными людьми, важно, чтобы они могли безопасно и интуитивно ориентироваться в человеческой среде. Тем не менее, профессор Шеэллиг ссылается на центральную задачу: в то время как движущийся робот может просто остановиться, если это необходимо, гуманоидные роботы в настоящее время все еще довольно нестабильны и быстро теряют равновесие. Улучшение стабильности гуманидных роботов в динамических средах представляет собой важную область исследований, которая должна быть дополнительно разработана, чтобы дать полный потенциал интерактивной навигации, также можно использовать для гуманоидных роботов.
Навигация по продвинутой роботе: как Джек понимает человеческое поведение
Исследование TUM в области интерактивной навигации роботов представляет собой значительный прогресс на пути к интеллектуальным и автономным системам, которые могут действовать безопасно и эффективно в окружении человека. Робот Джек впечатляюще показывает, что можно разработать машины, которые не только воспринимают их окружение, но и понимают поведение человека, предсказывают и включают их в свои решения. Эта способность интерактивной навигации открывает новые возможности для различных применений, от роботов доставки до интеллектуальных инвалидных колясок до автономного вождения.
Развитие Джека - только начало. Исследования в области робототехники и искусственного интеллекта быстро продвигаются, и мы можем ожидать дальнейших захватывающих инноваций в ближайшие годы и десятилетия. Интеграция роботов в нашу повседневную жизнь станет все более естественной, и автономные системы будут играть все более важную роль в нашем обществе. Поэтому имеет решающее значение, что мы делаем ответственность за развитие этих технологий и с самого начала учитываем этические и социальные аспекты. Это единственный способ, которым мы можем обеспечить, чтобы роботы и люди могли работать вместе 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!
Конрад Вольфенштейн
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.
