Опубліковано: 12 березня 2025 р. / Оновлення з: 12 березня 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Дослідник Сепер Самаві та професор Анжела Шоелліг поруч із роботами Джека - Зображення: Астрід Екерт, Мюенхен
Піонерська робота в робототехніці: TUM розвиває роботи вперед -
Автономні системи: Як навчитися роботам для взаємодії з людьми
У світі, який швидко розвивається в напрямку автоматизації та штучного інтелекту, автономні системи є все більш важливою частиною нашого повсякденного життя. Від самостійних автомобілів до інтелектуальних роботів допомоги до високорозвинених промислових заводів -здатність машин приймати самостійні рішення та діяти у складних умовах перетворює численні сфери нашого життя. Особливо захоплюючою та складною дисципліною всередині робототехніки є розвиток систем, які можуть безпечно та ефективно рухатися в динамічних умовах, населених людьми. Йдеться не лише про уникнення перешкод, а й про розуміння, прогнозування та реагування поведінки людей, щоб забезпечити плавну та безпечну взаємодію.
Точно на цьому інтерфейсі робототехніки, штучного інтелекту та поведінки людини, дослідники відомого технічного університету Мюнхен (TUM) працюють високим тиском. У ваших системах навчання та лабораторії робототехніки під керівництвом професора Анжели Шоелліг ви розробили інноваційний робот під назвою "Джек", який здатний орієнтуватися з чудовою майстерністю та передбаченням через натовп. Що відрізняє Джека від багатьох інших роботів, це його здатність не лише сприймати найближче оточення, але й активно думати про те, як люди будуть рухатися навколо і як вони могли реагувати на власні рухи. Цей передбачуваний спосіб мислення дозволяє Джеку планувати свій шлях через жваві кімнати не лише реактивно, але й проактивно та розумно.
Підходить для цього:
Завдання навігації в натовпі
Навігація в натовпі - це величезний виклик для роботів, що виходить далеко за рамки простого уникнення перешкод. На відміну від статичного або передбачуваного середовища, натовпи динамічні, непередбачувані та характеризуються складними соціальними взаємодіями. Кожен у багатьох рухається індивідуально, але в той же час впливає на рухи інших. Ця взаємозалежність у поєднанні з природною мінливістю поведінки людини ускладнює роботи роботів безпечно та ефективно.
Традиційні алгоритми навігації для роботів, які часто базуються на жорстких правилах та простих даних датчиків, швидко досягають своїх меж у таких умовах. Зазвичай вони реагують на перешкоди, різко зупиняючи або ухиляючись, що може призвести до небажаних пробки, неефективних маршрутів або навіть небезпечних ситуацій у натовпі. Для успішного переїзду в натовп, тому роботам потрібна набагато більш прогресивна форма інтелекту, що дозволяє їм розуміти поведінку людини, передбачити та активно залучати їх планування навігації.
Інноваційний підхід Джека: вперед -мислення та взаємодія
Джек -робот, розроблений дослідниками TUM, виходить рішучим кроком за рамки традиційних підходів. Його ядро - це складний алгоритм, який дозволяє йому не лише сприймати рухи людей у його районі, але й активно прогнозувати та залучати власне планування маршрутів. Професор Шоелліг наголошує на основній різниці до звичайних методів: "Наш робот моделював, як люди реагуватимуть на його рух, щоб планувати власний шлях. Це велика різниця в інших підходах, які, як правило, ігнорують цю взаємодію".
Ця здатність моделювати взаємодію є запорукою успіху Джека. Замість того, щоб лише розглядати людей як непередбачувані перешкоди, Джек розглядає її як розумного актора, поведінка якого він іноді може передбачити і навіть впливати. Це дозволяє йому проходити через натовп, що нагадує людську навігацію багато в чому. Він не вагається рухатися в прогалинах, передбачає рухи пішоходів і динамічно адаптує його маршрут, щоб уникнути зіткнень і в той же час ефективно досягти своєї мети.
Датчик та обчислювальна потужність у взаємодії
Для того, щоб впоратися з цим вимогливим завданням, Джек оснащений високорозвиненими датчиками та обчислювальною потужністю. Центральний елемент - це датчик LIDAR (виявлення світла та діапазон), який постійно надсилає лазерні промені в область і отримує відбиті сигнали. З цих даних LIDAR створює точну 360-градусну карту в навколишньому середовищі в режимі реального часу, яка не лише фіксує статичні об'єкти, але, зокрема, також позицію та рух людей. Таким чином, Lidar надає робота детальну «картину» його оточення, що є основою для його навігаційних рішень.
Окрім Lidar, Джек має датчики у своїх велосипедах, що точно вимірює власний темп і відстань. Ця інформація має вирішальне значення, щоб точно визначити власну позицію в цій області та оптимізувати ефективність навігації. Всі дані датчиків обробляються потужним на дошковим комп'ютером, який здатний здійснювати складні алгоритми в режимі реального часу. Цей комп'ютер є «мозком» Джека і відповідальним за аналіз даних датчиків, прогнозування рухів людини та обчислення оптимального маршруту.
Підходить для цього:
Алгоритм детально: прогнозування, планування та адаптація
Серце інтелекту Джека - це алгоритм навігації, розроблений дослідниками TUM. Цей алгоритм працює в декількох кроках, щоб Джек міг забезпечити безпечну та ефективну навігацію в натовпі.
1. Сприйняття та отримання даних
Спочатку Джек постійно збирає дані про своє оточення за допомогою своїх датчиків. LIDAR надає інформацію про положення та рух людей, тоді як датчики колеса надають дані про власний рух робота.
2. Прогнозування людських рухів
На основі зібраних даних алгоритм аналізує схему руху людей у цій галузі. Він намагається передбачити ймовірні шляхи, які люди пройдуть у найближчі секунди. Цей прогноз базується на статистичних моделях, які були засвоєні з обширних даних даних про поведінку руху людини в натовпі.
3. Планування маршруту
У той же час алгоритм планує оптимальний шлях до мети робота. Він не тільки враховує прогнозовані рухи людей, але й власні навички та обмеження роботів, такі як його швидкість та маневреність. Мета полягає в тому, щоб знайти маршрут, який призводить до мети якомога швидше та ефективніше, не ризикуючи зіткненням з людьми.
4. Динамічна адаптація
Центральним аспектом алгоритму є його здатність динамічно адаптуватися. Весь процес збору даних, прогнозування та планування маршруту постійно повторюється приблизно десять разів на секунду. Це дозволяє Джеку адаптувати свій маршрут до постійно мінливого середовища в режимі реального часу. Ця висока частота адаптації є важливою для орієнтації в динамічному середовищі з багатьма людьми безпечно та ефективно, оскільки робот визнає способи одночасно способів людей і реагує на те, як дослідник Tum Sepehr пояснює Самаві.
Навчання з поведінки людини: ключ до навігації, що нагадує людину
Ще одним вирішальним аспектом інтелекту Джека є його здатність вчитися на поведінці людини. Дослідники TUM не просто програмували JACK з жорсткими правилами та алгоритмами, але дали йому можливість постійно вдосконалюватись шляхом аналізу даних про поведінку руху людини.
Професор Шоелліг пояснює, що математична модель, на якій ґрунтується алгоритм планування, отримана з людських рухів і перекладається в рівняння. Таким чином, алгоритм базується не на абстрактних припущеннях про поведінку людини, а безпосередньо на реальних даних, які документують рухи натовпу. Для того, щоб забезпечити це, дослідники зібрали широкі записи даних, які описують поведінку людини в різних ситуаціях та середовищах та служать навчальним матеріалом для Джека.
Аналізуючи ці дані, Джек вчиться розпізнавати, передбачати типові схеми руху людей та залучати власні рішення. Наприклад, він дізнається, що люди зазвичай ухиляються, коли вони прямують до перешкоди або що вони адаптують свою швидкість, щоб уникнути зіткнення. Ці висновки потрапляють у алгоритм і дозволяють Джеку поводитися таким чином, що нагадує інтуїтивну поведінку людей у натовпі.
Конкретним прикладом цього навчального процесу є поводження з потенційними зіткненнями Джека. Традиційний робот зазвичай зупиняється негайно, як тільки він визнає перешкоду, наприклад, людину, на курсі зіткнення. Джек, з іншого боку, який дізнався з поведінки людини, реагує по -різному. Він також підраховує, що люди зазвичай адаптуються та ухиляються, щоб уникнути зіткнення. Тому він не припиняється відразу, а продовжує свій рух, водночас спостерігаючи за реакцією людини. Тільки якщо є ознаки того, що люди не будуть ухилятися від плану Джека в короткому повідомленні та вибирають альтернативний маршрут. Така поведінка набагато ефективніша і більш людська, ніж різка зупинка традиційного робота.
Еволюційний розвиток: від реактивного занадто інтерактивного
Розвиток навичок навігації Джека був еволюційним процесом, який перейшов на три етапи. Кожен рівень представляє прогрес у складності та інтелекту алгоритму.
Рівень 1: Реактивна навігація.
На першому етапі Джек реагувати лише на своє оточення. Він ухилявся від перешкод, як тільки сприйняв їх, не передбачаючи і не передбачаючи поведінки людей. Цей етап був функціональним, але неефективним і часто призвів до різких зупинок і об'їздів.
Рівень 2: Прогнозування навігації.
На другому етапі алгоритм був розширений, щоб передбачити рух зустрічних людей. Це дозволило Джеку орієнтуватися вперед і уникати зіткнень до того, як вони неминучі. Цей рівень вже був значним прогресом, але все ще був обмежений, оскільки він значною мірою ігнорував взаємодію між роботами та людьми.
Рівень 3: Інтерактивна навігація.
Поточна версія Джека являє собою третій і найдосконаліший рівень еволюції: інтерактивна навігація. На цьому рівні Джек здатний не тільки передбачити рухи людей, але й активно враховувати, як люди реагуватимуть на власні рухи. Він здатний впливати на поведінку людей через власну поведінку і в той же час уникати зіткнень. Ця інтерактивна здатність -це вирішальний прорив, який робить Джека справді розумною та людською навігаційною системою.
Дослідник Самаві пояснює, що Джек може передбачити рухи інших людей, з одного боку, і в той же час здатний впливати на їх дії через власну поведінку, уникаючи зіткнень. Ця форма інтерактивної навігації дозволяє Джеку рухатися безпечно, ефективно, соціально прийнятним та інтуїтивно через натовп.
Області застосування: від роботів доставки до автономного водіння
Інноваційна технологія, яка знаходиться в Джеку, має величезний потенціал для різних сфер застосування. Хоча Джек спочатку був розроблений як дослідницька платформа, дослідники TUM вже думають про конкретні можливі використання в реальному світі.
Робот доставки
Близька заявка - це роботи з доставки, які можуть автономно доставляти товари та пакети в міських умовах. Ці роботи повинні мати можливість безпечно та ефективно рухатися по тротуарах, у пішохідних зонах та в жвавих міських центрах. Здатність Джека орієнтуватися в натовпі має вирішальне значення для цього. Надалі, автономні роботи з доставки можуть внести вагомий внесок у вирішення проблем «останньої милі» в логістиці та зняття міського трафіку.
Підходить для цього:
Інвалідні коляски
Ще одним перспективним додатком є інтеграція технології в інтелектуальні інвалідні коляски. Навігація в жвавих умовах може бути головною проблемою для людей з обмеженнями мобільності. Інвалідне крісло, оснащене алгоритмом навігації JACKS, може значно покращити незалежність та якість життя цих людей. Інвалідне крісло могло автоматично уникати перешкод, безпечно рухатися через натовп і автономно принести користувача до потрібного пункту призначення.
Автономне водіння
Професор Шоелліг розглядає автономне водіння як особливо релевантну сферу застосування для інтерактивних навігаційних технологій. Він підкреслює, що ці інтерактивні сценарії є центральною проблемою. У складних ситуаціях з дорожнього руху, наприклад, під час різання на автострадах, при переході до переправ або при роботі з пішоходами та велосипедистами, важливо не лише спланувати власний рух, але й передбачити поведінку інших користувачів дорожнього руху та включити їх у власне планування. Таким чином, здатність технології інтерактивної навігації може внести вагомий внесок у розробку безпечних та ефективних автономних транспортних засобів. Наприклад, це призводить до різання на шосе: коли транспортний засіб рухається на прискореному вході на автостраду, багато водіїв, що виходять з -за колії змін або злегка гальмують. Саме в таких ситуаціях новий підхід дозволяє враховувати реакції інших користувачів дорожнього руху.
Гуманоїдний робот
Гуманоїдні роботи можуть отримати користь особливо від алгоритмів, особливо в таких сферах, як догляд, обслуговування чи виробництво, в яких вони тісно співпрацюють з людьми. Для того, щоб бути використаними та ефективними людьми, важливо, щоб вони могли безпечно та інтуїтивно орієнтуватися в людському середовищі. Однак професор Шоелліг посилається на центральну проблему: хоча рухомий робот може просто зупинитися, якщо необхідно, гуманоїдні роботи в даний час все ще досить нестабільні і швидко втрачають рівновагу. Поліпшення стабільності гуманідних роботів у динамічних умовах є важливою сферою досліджень, яка повинна бути надалі розроблена для того, щоб зробити весь потенціал інтерактивної навігації, також корисним для гуманоїдних роботів.
Розширена навігація робота: як Джек розуміє поведінку людини
Дослідження TUM в області інтерактивної навігації робота є значним прогресом на шляху до розумних та автономних систем, які можуть безпечно та ефективно діяти в людському оточенні. Робот Джек вражає, що можна розробити машини, які не тільки сприймають їх оточення, але й розуміють поведінку людини, прогнозують і включають їх у свої рішення. Ця здатність до інтерактивної навігації відкриває нові можливості для різних додатків, від роботів доставки до інтелектуальних інвалідних візків до автономного водіння.
Розвиток Джека - це лише початок. Дослідження в галузі робототехніки та штучного інтелекту швидко прогресують, і ми можемо очікувати подальших захоплюючих інновацій у найближчі та десятиліття. Інтеграція роботів у наше повсякденне життя стане все більш природною, а автономні системи відіграватимуть все більш важливу роль у нашому суспільстві. Тому має вирішальне значення, щоб ми робили розробку цих технологій відповідальними та враховуємо етичні та соціальні аспекти з самого початку. Це єдиний спосіб, коли ми можемо забезпечити, щоб роботи та люди могли працювати разом на користь усіх у майбутньому.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
