Yayınlanan: 12 Mart 2025 / Güncelleme: 12 Mart 2025 - Yazar: Konrad Wolfenstein
Robots Jack'in yanında araştırmacı Sepehr Samavi ve Prof. Angela Schoellig - Resim: Astrid Eckert, Muenchen
Robotik'te Öncü Çalışmalar: Tum ileriye dönük robotlar gelişir
Otonom Sistemler: İnsanlarla etkileşim kurmak için robotlar nasıl öğrenilir
Otomasyon ve yapay zeka yönünde hızla gelişen bir dünyada, özerk sistemler günlük yaşamımızın giderek daha önemli bir parçasıdır. Robotik içinde özellikle heyecan verici ve zorlu bir disiplin, insanlar tarafından doldurulan dinamik ortamlarda güvenli ve verimli bir şekilde hareket edebilen sistemlerin geliştirilmesidir. Bu sadece engellerden kaçınmak değil, aynı zamanda düzgün ve güvenli etkileşim sağlamak için insanların davranışlarını anlamak, tahmin etmek ve tepki vermekle de ilgilidir.
Tam olarak robotik, yapay zeka ve insan davranışının arayüzünde, ünlü Münih Teknik Üniversitesi'nden (TUM) araştırmacılar yüksek baskı yapıyor. Öğrenme sistemlerinizde ve robotik laboratuvarınızda, Profesör Angela Schoellig yönetiminde, kalabalıklar aracılığıyla olağanüstü beceri ve öngörü ile gezinebilen “Jack” adlı yenilikçi bir robot geliştirdiniz. Jack'i diğer birçok robottan ayıran şey, sadece yakın çevreyi algılama değil, aynı zamanda insanların nasıl hareket edeceğini ve kendi hareketlerine nasıl tepki verebileceklerini aktif olarak düşünme yeteneğidir. Bu öngörücü düşünme şekli, Jack'in sadece reaktif olarak değil, aynı zamanda proaktif ve akıllıca canlı odalarda yolunu planlamasını sağlar.
İçin uygun:
Kalabalıklarda navigasyonun zorluğu
Kalabalıklarda navigasyon, basit engelden kaçınmanın çok ötesine geçen robotlar için muazzam bir zorluktur. Statik veya öngörülebilir ortamların aksine, kalabalıklar dinamik, öngörülemez ve karmaşık sosyal etkileşimlerle karakterize edilir. Çok fazla olan herkes ayrı ayrı hareket eder, ancak aynı zamanda başkalarının hareketlerini de etkiler. Bu bağımlılık, insan davranışının doğal değişkenliği ile birleştiğinde, robotların güvenli ve verimli bir şekilde hareket etmesini son derece zorlaştırır.
Genellikle sert kurallara ve basit sensör verilerine dayanan robotlar için geleneksel navigasyon algoritmaları, bu tür ortamlardaki sınırlarına hızla ulaşır. Genellikle aniden durdurarak veya kaçarak engellere tepki verirler, bu da istenmeyen trafik sıkışıklığına, verimsiz yollara ve hatta bir kalabalığın tehlikeli durumlarına yol açabilir. Kalabalıklarda başarılı bir şekilde hareket etmek için robotlar, navigasyon planlamalarını tahmin etmek ve aktif olarak dahil etmek için insan davranışlarını anlamalarını sağlayan çok daha ilerici bir zeka biçimine ihtiyaç duyarlar.
Jack'in Yenilikçi Yaklaşımı: İleriye dönük düşünme ve etkileşim
Tum araştırmacıları tarafından geliştirilen robot jakı, geleneksel yaklaşımların ötesinde belirleyici bir adım atmaktadır. Çekirdeği, sadece bölgesindeki insanların hareketlerini algılamasını değil, aynı zamanda kendi rota planlamasını aktif olarak tahmin etmesini ve dahil etmesini sağlayan sofistike bir algoritmadır. Profesör Schoellig geleneksel yöntemlerin temel farkını vurgulamaktadır: “Robotumuz, insanların kendi yolunu planlama hareketine nasıl tepki vereceğini modelledi. Bu etkileşimi görmezden gelen diğer yaklaşımların büyük farkıdır.
Etkileşimi modelleme yeteneği, Jack'in başarısının anahtarıdır. Jack, insanları sadece öngörülemeyen engeller olarak düşünmek yerine, onu bazen davranışlarını tahmin edebileceği ve hatta etkileyebileceği akıllı bir aktör olarak görür. Bu, insan navigasyonuna birçok yönden benzeyen kalabalıklardan geçmesini sağlar. Boşluklarda hareket etmekte tereddüt etmez, yayaların hareketlerini bekler ve çarpışmaları önlemek ve aynı zamanda hedefine etkili bir şekilde ulaşmak için rotasını dinamik olarak uyarlar.
Etkileşimde sensör ve bilgi işlem gücü
Bu zorlu görevle başa çıkmak için Jack, son derece gelişmiş sensörler ve bilgi işlem gücü ile donatılmıştır. Merkezi bir eleman, alana kalıcı olarak lazer ışınları gönderen ve yansıtılan sinyalleri alan bir LiDAR sensörüdür (ışık algılama ve menzil). Bu verilerden, LIDAR gerçek zamanlı olarak çevre içinde 360 derecelik hassas bir kart oluşturur, bu da sadece statik nesneleri değil, aynı zamanda insanların konumu ve hareketi de yakalar. Lidar böylece robota navigasyon kararlarının temelini oluşturan çevresinin ayrıntılı bir “resmi” sağlar.
Lidar'a ek olarak, Jack'in bisikletlerinde kendi hızını ve kapsanan mesafeyi tam olarak ölçen sensörleri vardır. Bu bilgi, bölgedeki kendi konumunuzu tam olarak belirlemek ve navigasyonun verimliliğini optimize etmek için çok önemlidir. Tüm sensör verileri, karmaşık algoritmaları gerçek zamanlı olarak gerçekleştirebilen güçlü bir bilgisayar tarafından işlenir. Bu bilgisayar Jack'in “beyni” dir ve sensör verilerinin analizinden, insan hareketlerinin tahmini ve optimal yolun hesaplanmasından sorumludur.
İçin uygun:
Algoritma ayrıntılı olarak: Tahmin, planlama ve adaptasyon
Jack'in zekasının kalbi, tüm araştırmacılar tarafından geliştirilen navigasyon algoritmasıdır. Bu algoritma, Jack'in kalabalıklarda güvenli ve verimli navigasyon sağlamasını sağlamak için birkaç adımda çalışır.
1. Algı ve veri toplama
Başlangıçta Jack, sensörlerinin yardımıyla çevresi hakkında sürekli olarak veri toplar. LIDAR, insanların konumu ve hareketi hakkında bilgi verirken, tekerlek sensörleri robotun kendi hareketi hakkında veri sağlar.
2. İnsan hareketlerinin tahmini
Toplanan verilere dayanarak, algoritma bölgedeki insanların hareket modelini analiz eder. İnsanların önümüzdeki saniye içinde devralacakları olası yolları tahmin etmeye çalışıyor. Bu tahmin, kalabalıklardaki insan hareketi davranışının kapsamlı veri kayıtlarından öğrenilen istatistiksel modellere dayanmaktadır.
3. Rota Planlaması
Aynı zamanda, algoritma robotun amacına en uygun yolu planlıyor. Sadece insanların öngörülen hareketlerini değil, aynı zamanda robotların hızı ve manevra kabiliyeti gibi kendi becerilerini ve kısıtlamalarını da dikkate alıyor. Amaç, insanlarla çarpışmalara maruz kalmadan hedefe mümkün olduğunca hızlı ve verimli bir şekilde yol açan bir yol bulmaktır.
4. Dinamik Uyum
Algoritmanın merkezi bir yönü dinamik olarak adapte olma yeteneğidir. Veri toplama, tahmin ve rota planlaması süreci saniyede yaklaşık on kez sürekli olarak tekrarlanır. Bu, Jack'in sürekli değişen ortama rotasını gerçek zamanlı olarak uyarlamasını sağlar. Bu yüksek adaptasyon frekansı, birçok insanla güvenli ve verimli bir şekilde dinamik bir ortamda gezinmek için gereklidir, çünkü robot aynı anda insanların yollarını tanır ve TUM araştırmacısı Sepehr'in Samavi'yi nasıl açıkladığına tepki verir.
İnsan davranışından öğrenme: İnsan benzeri navigasyonun anahtarı
Jack'in zekasının bir diğer önemli yönü, insan davranışından öğrenme yeteneğidir. Tum araştırmacıları Jack'i sadece katı kurallar ve algoritmalarla programlamadılar, aynı zamanda insan hareketi davranışının verilerinin analizi ile sürekli olarak iyileştirme fırsatı verdi.
Profesör Schoellig, planlama algoritmasının dayandığı matematiksel modelin insan hareketlerinden türetildiğini ve denklemlere çevrildiğini açıklar. Bu nedenle algoritma, insan davranışı hakkındaki soyut varsayımlara değil, doğrudan kalabalık hareketlerini belgeleyen gerçek verilere dayanmaktadır. Bunu sağlamak için araştırmacılar, farklı durumlarda ve ortamlarda insan davranışını tanımlayan ve Jack için öğretim materyali olarak hizmet eden kapsamlı veri kayıtları topladılar.
Jack, bu verileri analiz ederek, insanların tipik hareket kalıplarını tanımayı, öngörmeyi ve kendi kararlarını dahil etmeyi öğrenir. Örneğin, insanların bir engel için giderken genellikle kaçtıklarını veya bir çarpışmayı önlemek için hızlarını uyarladıklarını öğrenir. Bu bulgular algoritmaya akar ve Jack'in kalabalıktaki insanların sezgisel davranışlarına benzeyecek şekilde davranmasını sağlar.
Bu öğrenme sürecinin somut bir örneği, Jack'in potansiyel çarpışmaları ele almasıdır. Geleneksel bir robot genellikle bir kişi gibi bir engelin bir çarpışma kursunda tanınmaz hemen hemen durur. Öte yandan, insan davranışından öğrenen Jack, daha farklı tepki veriyor. Ayrıca insanların bir çarpışmadan kaçınmak için genellikle uyum sağlayacağını ve atlayacağını hesaplıyor. Bu nedenle, hemen durmaz, ancak hareketine devam eder, aynı zamanda insanın tepkisini gözlemler. Sadece insanların kaçmayacağına dair işaretler varsa, kısa sürede Jack planını yapıp alternatif bir yol seçin. Bu davranış, geleneksel bir robotun ani durağından çok daha verimli ve daha insan benzeri.
Evrimsel Gelişim: Reaktif Çok Etkileşimli
Jack'in navigasyon becerilerinin gelişimi, üç aşamaya giren evrimsel bir süreçti. Her seviye, algoritmanın karmaşıklığındaki ve zekasındaki ilerlemeyi temsil eder.
Seviye 1: Reaktif navigasyon.
İlk aşamada, Jack sadece çevresine tepki gösterdi. İnsanların davranışını tahmin etmeden veya tahmin etmeden onları algıladığı anda engellerden kaçtı. Bu aşama işlevseldi, ancak verimsizdi ve genellikle ani duraklara ve yollara yol açtı.
Seviye 2: Öngörücü navigasyon.
İkinci aşamada, algoritma yaklaşan insanların hareketini tahmin etmek için genişletildi. Bu, Jack'in daha ileri görünümlü olmasını ve yakın olmadan önce çarpışmalardan kaçınmayı olası hale getirdi. Bu seviye zaten önemli bir ilerlemeydi, ancak yine de sınırlıydı çünkü robotlar ve insanlar arasındaki etkileşimi büyük ölçüde görmezden geldi.
Seviye 3: Etkileşimli navigasyon.
Jack'in mevcut versiyonu, evrimin üçüncü ve en gelişmiş seviyesini temsil eder: interaktif navigasyon. Bu düzeyde, Jack sadece insanların hareketlerini tahmin etmekle kalmaz, aynı zamanda insanların kendi hareketlerine nasıl tepki vereceğini de aktif olarak dikkate almaktadır. İnsanların davranışlarını kendi davranışları yoluyla etkileyebilir ve aynı zamanda çarpışmalardan kaçınabilir. Bu etkileşimli yetenek, Jack'i gerçekten zeki ve insan benzeri bir navigasyon sistemi yapan önemli atılımdır.
Araştırmacı Samavi, Jack'in bir yandan diğer insanların hareketlerini tahmin edebileceğini ve aynı zamanda çarpışmalardan kaçınırken eylemlerini kendi davranışları yoluyla etkileyebileceğini açıklıyor. Bu etkileşimli navigasyon biçimi, Jack'in kalabalıklar aracılığıyla güvenli, verimli, sosyal olarak kabul edilebilir ve sezgisel olarak hareket etmesini sağlar.
Uygulama Alanları: Teslimat Robotlarından Otonom Sürüşe Kadar
Jack'teki yenilikçi teknoloji, çeşitli uygulama alanları için muazzam bir potansiyele sahiptir. Jack başlangıçta bir araştırma platformu olarak geliştirilmiş olsa da, Tum araştırmacıları zaten gerçek dünyada somut olası kullanımları düşünüyorlar.
Teslimat Robotu
Yakın bir uygulama, kentsel ortamlarda otonom olarak mal ve paketler sunabilen dağıtım robotlarıdır. Bu robotlar kaldırımlarda, yaya bölgelerinde ve canlı şehir merkezlerinde güvenli ve verimli bir şekilde hareket edebilmelidir. Jack'in kalabalıkta gezinme yeteneği bunun için çok önemlidir. Gelecekte, otonom teslimat robotları lojistikte “son mil” sorunlarının çözülmesine ve kentsel trafiği hafifletmeye önemli bir katkı sağlayabilir.
İçin uygun:
Tekerlekli sandalye
Bir başka umut verici uygulama, teknolojinin akıllı tekerlekli sandalyelere entegrasyonudur. Canlı ortamlarda navigasyon, hareketlilik kısıtlamaları olan insanlar için büyük bir zorluk olabilir. Jacks navigasyon algoritması ile donatılmış bir tekerlekli sandalye, bu insanların bağımsızlığını ve yaşam kalitesini önemli ölçüde artırabilir. Tekerlekli sandalye, engelleri otomatik olarak önleyebilir, kalabalıklardan güvenli bir şekilde hareket edebilir ve kullanıcıyı istenen hedefe özerk bir şekilde getirebilir.
Otonom sürüş
Profesör Schoellig, otonom sürüşü interaktif navigasyon teknolojisi için özellikle ilgili bir uygulama alanı olarak görüyor. Bu interaktif senaryoların merkezi bir zorluk olduğunu vurgulamaktadır. Karmaşık trafik durumlarında, örneğin otoyollarda iplik yaparken, geçişlere dönerken veya yayalar ve bisikletçilerle uğraşırken, sadece kendi hareketinizi planlamak değil, aynı zamanda diğer yol kullanıcılarının davranışını tahmin etmek ve bunları kendi planlamalarına dahil etmek de esastır. Teknolojinin interaktif navigasyon yeteneği, güvenli ve verimli otonom araçların geliştirilmesine önemli bir katkı sağlayabilir. Örnek olarak, bir otoyolda ipliğe yol açar: bir araç, bir otoyol girişinin hızlanma göstergesinde çalıştığında, değişim pistlerinin arkasından gelen veya hafifçe frenleme yapan birçok sürücü. Tam olarak bu durumlarda yeni yaklaşım, diğer yol kullanıcılarının tepkilerinin yeterince dikkate alınmasını sağlar.
İnsansı robotlar
İnsansı robotlar, özellikle insanlarla yakın çalıştıkları bakım, hizmet veya üretim gibi alanlarda algoritmalardan yararlanabilir. İnsanlar tarafından kullanılmak ve etkili olmak için, insan ortamlarında güvenli ve sezgisel bir şekilde gezinebilmeleri esastır. Bununla birlikte, Profesör Schoellig merkezi bir zorluğa atıfta bulunur: Hareketli bir robot gerekirse durabilirken, insansı robotlar şu anda hala oldukça kararsızdır ve hızla dengelerini kaybeder. İnsaniid robotların dinamik ortamlarda istikrarının iyileştirilmesi, interaktif navigasyon potansiyelini insansı robotlar için de kullanılabilir hale getirmek için daha fazla geliştirilmesi gereken önemli bir araştırma alanını temsil etmektedir.
Gelişmiş Robot Navigasyonu: Jack insan davranışını anladığı gibi
İnteraktif robot navigasyonu alanındaki TUM'un araştırılması, insan ortamında güvenli ve verimli bir şekilde hareket edebilen akıllı ve özerk sistemlere giden yolda önemli ilerlemeyi temsil etmektedir. Robot Jack etkileyici bir şekilde, sadece çevrelerini algılamakla kalmayıp aynı zamanda insan davranışlarını da anlayan, kararlarına dahil eden ve bunları kararlarına dahil eden makineler geliştirmenin mümkün olduğunu gösterir. Etkileşimli navigasyonun bu yeteneği, teslimat robotlarından akıllı tekerlekli sandalyelere, otonom sürüşe kadar çeşitli uygulamalar için yeni fırsatlar açar.
Jack'in gelişimi sadece başlangıçtır. Robotik ve yapay zeka alanındaki araştırmalar hızla ilerliyor ve önümüzdeki yıllarda ve onlarca yıl daha fazla heyecan verici yenilikler bekleyebiliriz. Robotların günlük yaşamımıza entegrasyonu giderek daha doğal hale gelecek ve özerk sistemler toplumumuzda giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Bu nedenle, bu teknolojilerin gelişimini sorumlu hale getirmemiz ve başlangıçtan itibaren etik ve sosyal yönleri dikkate almamız çok önemlidir. Robotların ve insanların gelecekte herkesin yararına birlikte çalışabilmesinin tek yolu budur.
İçin uygun:
Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
