Publicerad: 12 mars 2025 / UPDATE FrÄn: 12 mars 2025 - Författare: Konrad Wolfenstein
Forskare Sepehr Samavi och prof. Angela Schoellig bredvid robotarna Jack - Bild: Astrid Eckert, Muenchen
Banbrytande arbete i robotik: Tum utvecklas framÄt -ser robotar
Autonoma system: Hur man lÀr sig robotar för att interagera med mÀnniskor
I en vÀrld som utvecklas snabbt i riktning mot automatisering och konstgjord intelligens Àr autonoma system en allt viktigare del av vÄr vardag. FrÄn sjÀlvdrivande bilar till intelligenta hjÀlprobotar till högutvecklade industrianlÀggningar -maskinens förmÄga att fatta sjÀlvarbetslösa beslut och agera i komplexa miljöer förvandlar mÄnga omrÄden i vÄrt liv. En sÀrskilt spÀnnande och utmanande disciplin inom robotik Àr utvecklingen av system som kan röra sig sÀkert och effektivt i dynamiska miljöer som befolkas av mÀnniskor. Detta handlar inte bara om att undvika hinder, utan ocksÄ om att förstÄ, förutsÀga och reagera mÀnniskors beteende för att sÀkerstÀlla smidig och sÀker interaktion.
Exakt vid detta grĂ€nssnitt av robotik, konstgjord intelligens och mĂ€nskligt beteende, arbetar forskare frĂ„n det berömda tekniska universitetet i MĂŒnchen (TUM) högt tryck. I ditt inlĂ€rningssystem och robotlaboratorium, under ledning av professor Angela Schoellig, har du utvecklat en innovativ robot som heter "Jack", som kan navigera med anmĂ€rkningsvĂ€rd skicklighet och framsyn genom folkmassor. Det som skiljer Jack frĂ„n mĂ„nga andra robotar Ă€r hans förmĂ„ga att inte bara uppfatta de omedelbara omgivningarna, utan ocksĂ„ att aktivt tĂ€nka pĂ„ hur mĂ€nniskor kommer att röra sig och hur de kan reagera pĂ„ sina egna rörelser. Detta framsynssĂ€tt sĂ€tt att tĂ€nka gör det möjligt för Jack att planera sig igenom livliga rum inte bara reaktivt, utan ocksĂ„ proaktivt och intelligent.
LÀmplig för detta:
Utmaningen med navigering i folkmassorna
Navigering i folkmassor Àr en enorm utmaning för robotar som gÄr lÄngt utöver ett enkelt hinderundvikande. I motsats till statiska eller förutsÀgbara miljöer Àr folkmassorna dynamiska, oförutsÀgbara och kÀnnetecknas av komplexa sociala interaktioner. Alla i mycket rör sig individuellt, men pÄverkar samtidigt andras rörelser. Detta ömsesidiga beroende, i kombination med den naturliga variationen i mÀnskligt beteende, gör det extremt svÄrt för robotar att röra sig sÀkert och effektivt.
Traditionella navigeringsalgoritmer för robotar, som ofta Àr baserade pÄ styva regler och enkla sensordata, nÄr snabbt sina grÀnser i sÄdana miljöer. De reagerar vanligtvis pÄ hinder genom att plötsligt stoppa eller undvika, vilket kan leda till oönskade trafikstockningar, ineffektiva rutter eller till och med farliga situationer i en folkmassa. För att framgÄngsrikt flytta in folkmassorna behöver robotar dÀrför en mycket mer progressiv form av intelligens, vilket gör att de kan förstÄ mÀnskligt beteende, att förutsÀga och aktivt involvera deras navigeringsplanering.
Jacks innovativa tillvÀgagÄngssÀtt: FramÄtblickande tÀnkande och interaktion
Robotuttaget som utvecklats av TUM -forskarna gÄr ett avgörande steg utöver traditionella tillvÀgagÄngssÀtt. Hans kÀrna Àr en sofistikerad algoritm som gör det möjligt för honom att inte bara förstÄ mÀnniskors rörelser i hans omrÄde, utan ocksÄ att aktivt förutsÀga och involvera sin egen ruttplanering. Professor Schoellig betonar den grundlÀggande skillnaden till konventionella metoder: "VÄr robot modellerade hur mÀnniskor kommer att reagera pÄ hans rörelse för att planera sitt eget sÀtt. Detta Àr den stora skillnaden i andra tillvÀgagÄngssÀtt som vanligtvis ignorerar denna interaktion."
Denna förmÄga att modellera interaktion Àr nyckeln till Jacks framgÄng. I stÀllet för att bara betrakta mÀnniskor som oförutsÀgbara hinder, ser Jack henne som en intelligent skÄdespelare vars beteende han ibland kan förutsÀga och till och med pÄverka. Detta gör att han kan gÄ igenom folkmassor som liknar mÀnsklig navigering pÄ mÄnga sÀtt. Han tvekar inte att flytta i luckor, förutser rörelserna frÄn fotgÀngare och anpassar sin rutt dynamiskt för att undvika kollisioner och samtidigt uppnÄ sitt mÄl effektivt.
Sensor och datorkraft i interaktion
För att hantera denna krÀvande uppgift Àr Jack utrustad med högt utvecklade sensorer och datorkraft. Ett centralt element Àr en LIDAR -sensor (ljusdetektering och varierande), som permanent skickar laserstrÄlar in i omrÄdet och fÄr de reflekterade signalerna. FrÄn dessa data skapar Lidar ett exakt 360-graders kort i miljön i realtid, som inte bara fÄngar statiska föremÄl, utan i synnerhet ocksÄ mÀnniskors position och rörelse. Lidar ger sÄledes roboten en detaljerad "bild" av dess omgivningar, som utgör grunden för sina navigationsbeslut.
Förutom Lidar har Jack sensorer i sina cyklar, som exakt mÀter sin egen takt och avstÄndet tÀckt. Denna information Àr avgörande för att exakt bestÀmma din egen position i omrÄdet och optimera navigeringens effektivitet. Alla sensordata behandlas av en kraftfull dator som kan utföra komplexa algoritmer i realtid. Den hÀr datorn Àr "hjÀrnan" för Jack och ansvarig för analysen av sensordata, förutsÀgelsen av mÀnskliga rörelser och berÀkningen av den optimala vÀgen.
LÀmplig för detta:
Algoritmen i detalj: FörutsÀgelse, planering och anpassning
HjÀrtat i Jacks intelligens Àr navigeringsalgoritmen som utvecklats av TUM -forskarna. Denna algoritm fungerar i flera steg för att göra det möjligt för Jack att sÀkerstÀlla sÀker och effektiv navigering i folkmassorna.
1. Uppfattning och datainsamling
Ursprungligen samlar Jack kontinuerligt data om sin omgivning med hjÀlp av sina sensorer. Lidar ger information om mÀnniskors position och rörelse, medan hjulsensorerna ger data om robotens egen rörelse.
2. FörutsÀgelse av mÀnskliga rörelser
Baserat pÄ de insamlade uppgifterna analyserar algoritmen rörelsemönstret för mÀnniskorna i omrÄdet. Han försöker förutsÀga de troliga vÀgarna som mÀnniskor kommer att ta över under de kommande sekunderna. Denna förutsÀgelse Àr baserad pÄ statistiska modeller som har lÀrt sig av omfattande dataposter av mÀnskligt rörelsebeteende hos folkmassor.
3. Ruttplanering
Samtidigt planerar algoritmen den optimala vÀgen till robotens mÄl. Han tar inte bara hÀnsyn till mÀnniskors förutsagda rörelser, utan ocksÄ robotarnas egna fÀrdigheter och begrÀnsningar, sÄsom dess hastighet och manövrerbarhet. MÄlet Àr att hitta en rutt som leder till mÄlet sÄ snabbt och effektivt som möjligt utan att riskera kollisioner med mÀnniskor.
4. Dynamisk anpassning
En central aspekt av algoritmen Àr dess förmÄga att anpassa dynamiskt. Hela processen för datainsamling, förutsÀgelse och ruttplanering upprepas kontinuerligt ungefÀr tio gÄnger per sekund. Detta gör att Jack kan anpassa sin rutt till den stÀndigt förÀnderliga miljön i realtid. Denna höga anpassningsfrekvens Àr avgörande för att navigera i en dynamisk miljö med mÄnga mÀnniskor sÀkert och effektivt, eftersom roboten kÀnner igen mÀnniskors sÀtt samtidigt och reagerar pÄ hur TUM -forskaren Sepehr förklarar Samavi.
LÀrande av mÀnskligt beteende: Nyckeln till mÀnsklig navigering
En annan avgörande aspekt av Jacks intelligens Àr hans förmÄga att lÀra sig av mÀnskligt beteende. TUM -forskarna programmerade inte bara Jack med styva regler och algoritmer, utan gav honom möjligheten att kontinuerligt förbÀttra genom analysen av data om mÀnskligt rörelsebeteende.
Professor Schoellig förklarar att den matematiska modellen som planeringsalgoritmen Àr baserad frÄn mÀnskliga rörelser och översattes till ekvationer. Algoritmen Àr dÀrför inte baserad pÄ abstrakta antaganden om mÀnskligt beteende, utan direkt pÄ verkliga data som dokumenterar folkets rörelser. För att möjliggöra detta samlade forskarna omfattande dataposter som beskriver mÀnskligt beteende i olika situationer och miljöer och fungerar som lÀrarmaterial för Jack.
Genom att analysera dessa uppgifter lÀr Jack att kÀnna igen, förutse typiska rörelsemönster för mÀnniskor och att involvera sina egna beslut. Till exempel lÀr han sig att mÀnniskor vanligtvis undviker nÀr de Àr pÄ vÀg mot ett hinder eller att de anpassar sin hastighet för att undvika en kollision. Dessa fynd flyter in i algoritmen och gör det möjligt för Jack att bete sig pÄ ett sÀtt som liknar det intuitiva beteendet hos mÀnniskor i folkmassor.
Ett konkret exempel pÄ denna inlÀrningsprocess Àr Jacks hantering av potentiella kollisioner. En traditionell robot skulle vanligtvis stoppa omedelbart sÄ snart han kÀnner igen ett hinder, till exempel en person, pÄ en kollisionskurs. Jack, Ä andra sidan, som har lÀrt sig av mÀnskligt beteende, reagerar mer annorlunda. Han berÀknar ocksÄ att mÀnniskor vanligtvis kommer att anpassa sig och undvika för att undvika en kollision. DÀrför stannar han inte omedelbart utan fortsÀtter sin rörelse, samtidigt som man observerar mÀnniskans reaktion. Endast om det finns tecken pÄ att mÀnniskor inte kommer att undvika, planerar Jack pÄ kort varsel och vÀljer en alternativ rutt. Detta beteende Àr mycket mer effektivt och mer mÀnskligt liknande Àn det plötsliga stoppet för en traditionell robot.
EvolutionÀr utveckling: FrÄn reaktiv för interaktiv
Utvecklingen av Jacks navigationsförmÄgor var en evolutionÀr process som gick in i tre steg. Varje nivÄ representerar framsteg i algoritmens komplexitet och intelligens.
NivÄ 1: Reaktiv navigering.
I det första steget reagerade Jack endast pÄ omgivningen. Han undgick hinder sÄ snart han uppfattade dem utan att förutsÀga eller förutse mÀnniskors beteende. Detta steg var funktionellt, men ineffektivt och ledde ofta till plötsliga stopp och omvÀgar.
NivÄ 2: FörutsÀgbar navigering.
I det andra steget utvidgades algoritmen för att förutsÀga rörelse för mötande mÀnniskor. Detta gjorde det möjligt Jack att navigera mer framÄt och undvika kollisioner innan de var överhÀngande. Denna nivÄ var redan en betydande framsteg, men var fortfarande begrÀnsad eftersom den till stor del ignorerade samspelet mellan robotar och mÀnniskor.
NivÄ 3: Interaktiv navigering.
Den nuvarande versionen av Jack representerar den tredje och mest avancerade utvecklingsnivÄn: interaktiv navigering. PÄ denna nivÄ kan Jack inte bara förutsÀga mÀnniskors rörelser utan ocksÄ aktivt ta hÀnsyn till hur mÀnniskor kommer att reagera pÄ sina egna rörelser. Han kan pÄverka mÀnniskors beteende genom sitt eget beteende och samtidigt undvika kollisioner. Denna interaktiva förmÄga Àr det avgörande genombrottet som gör Jack till ett riktigt intelligent och mÀnskligt liknande navigationssystem.
Forskaren Samavi förklarar att Jack kan förutsÀga andras rörelser Ä ena sidan och samtidigt kan pÄverka deras handlingar genom sitt eget beteende samtidigt som de undviker kollisioner. Denna form av interaktiv navigering gör det möjligt för Jack att röra sig sÀkert, effektivt, socialt acceptabelt och intuitivt genom folkmassor.
AnsökningsomrÄden: FrÄn leveransrobotar till autonom körning
Den innovativa tekniken som finns i Jack har en enorm potential för en mĂ€ngd olika applikationsomrĂ„den. Ăven om Jack ursprungligen utvecklades som en forskningsplattform, tĂ€nker TUM -forskarna redan pĂ„ konkreta möjliga anvĂ€ndningar i den verkliga vĂ€rlden.
Leveransrobot
En nĂ€ra applikation Ă€r leveransrobotar som autonomt kan leverera varor och paket i stadsmiljöer. Dessa robotar mĂ„ste kunna röra sig sĂ€kert och effektivt pĂ„ trottoarer, i fotgĂ€ngare och i livliga stadskĂ€rnor. Jacks förmĂ„ga att navigera i folkmassor Ă€r av avgörande betydelse för detta. I framtiden kan autonoma leveransrobotar ge ett betydande bidrag till att lösa problem med âsista milenâ i logistik och lindra stadstrafik.
LÀmplig för detta:
Rullstolar
En annan lovande tillÀmpning Àr integrationen av teknik i intelligenta rullstolar. Navigering i livliga miljöer kan vara en stor utmaning för personer med rörlighetsbegrÀnsningar. En rullstol som Àr utrustad med Jacks Navigation Algoritm kan avsevÀrt förbÀttra dessa mÀnniskors oberoende och livskvalitet. Rullstolen kan automatiskt undvika hinder, flytta sÀkert genom folkmassorna och föra anvÀndaren autonomt till önskad destination.
Autonom körning
Professor Schoellig ser autonom körning som ett sÀrskilt relevant tillÀmpningsomrÄde för interaktiv navigationsteknik. Det betonar att dessa interaktiva scenarier Àr en central utmaning. I komplexa trafiksituationer, till exempel nÀr du trÄdar pÄ motorvÀgar, nÀr du vÀnder sig till korsningar eller nÀr man hanterar fotgÀngare och cyklister, Àr det viktigt att inte bara planera din egen rörelse, utan ocksÄ för att förutsÀga beteendet hos andra trafikanter och att inkludera dem i sin egen planering. Teknologins förmÄga för interaktiv navigering kan sÄledes ge ett betydande bidrag till utvecklingen av sÀkra och effektiva autonoma fordon. Som ett exempel leder det till gÀngning pÄ en motorvÀg: nÀr ett fordon kör pÄ accelerationsmÀtaren för en motorvÀgsÄng, kommer mÄnga förare som kommer bakom förÀndringsspÄr eller bromsar nÄgot. Det Àr just i sÄdana situationer att det nya tillvÀgagÄngssÀttet gör det möjligt för reaktionerna frÄn de andra trafikanterna att beaktas tillrÀckligt.
Humanoidrobot
Humanoidrobotar skulle kunna dra nytta av algoritmerna, sÀrskilt inom omrÄden som vÄrd, service eller produktion dÀr de arbetar nÀra med mÀnniskor. För att anvÀndas och effektivt av mÀnniskor Àr det viktigt att de kan navigera sÀkert och intuitivt i mÀnskliga miljöer. Men professor Schoellig hÀnvisar till en central utmaning: medan en rörlig robot helt enkelt kan stoppa vid behov, Àr humanoidrobotar för nÀrvarande fortfarande ganska instabila och förlorar snabbt balansen. FörbÀttringen av stabiliteten hos humanidrobotar i dynamiska miljöer representerar ett viktigt forskningsomrÄde som mÄste vidareutvecklas för att göra den fulla potentialen för interaktiv navigering ocksÄ anvÀndbar för humanoidrobotar.
Avancerad robotnavigering: NÀr Jack förstÄr mÀnskligt beteende
Forskningen av TUM inom omrÄdet interaktiv robotnavigering representerar betydande framsteg pÄ vÀgen till intelligenta och autonoma system som kan agera sÀkert och effektivt i mÀnskliga omgivningar. Robot Jack visar imponerande att det Àr möjligt att utveckla maskiner som inte bara uppfattar sin omgivning, utan ocksÄ förstÄr mÀnskligt beteende, förutsÀger och inkluderar dem i sina beslut. Denna förmÄga att interaktiv navigering öppnar nya möjligheter för en mÀngd olika applikationer, frÄn leveransrobotar till intelligenta rullstolar till autonom körning.
Utvecklingen av Jack Àr bara början. Forskning inom robotik och konstgjord intelligens fortskrider snabbt, och vi kan förvÀnta oss ytterligare spÀnnande innovationer under de kommande Ären och decennierna. Integrationen av robotar i vÄr vardag kommer att bli alltmer naturliga och autonoma system kommer att spela en allt viktigare roll i vÄrt samhÀlle. Det Àr dÀrför av avgörande betydelse att vi gör utvecklingen av dessa tekniker ansvariga och tar hÀnsyn till de etiska och sociala aspekterna frÄn början. Detta Àr det enda sÀttet vi kan se till att robotar och mÀnniskor kan arbeta tillsammans till förmÄn för alla i framtiden.
LÀmplig för detta:
Â
Din globala marknadsförings- och affÀrsutvecklingspartner
â VĂ„rt affĂ€rssprĂ„k Ă€r engelska eller tyska
â Nytt: korrespondens pĂ„ ditt nationella sprĂ„k!
Â
Konrad Wolfenstein
Jag Àr glad att vara tillgÀnglig för dig och mitt team som personlig konsult.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformulĂ€ret eller helt enkelt ringa mig pĂ„ +49 89 674 804 (MĂŒnchen) . Min e -postadress Ă€r: Wolfenstein â xpert.digital
Jag ser fram emot vÄrt gemensamma projekt.
Â
Â
