Опубліковано: 12 березня 2025 р. / Оновлено: 12 березня 2025 р. – Автор: Konrad Wolfenstein
Дослідники Сепер Самаві та професорка Анжела Шоелліг поруч із роботом Джеком – Фото: Астрід Екерт, Мюнхен
Новаторська робота в галузі робототехніки: TUM розробляє прогнозного робота
Автономні системи: як роботи вчаться взаємодіяти з людьми
У світі, що швидко розвивається в напрямку автоматизації та штучного інтелекту, автономні системи стають дедалі важливішою частиною нашого повсякденного життя. Від самокерованих автомобілів та інтелектуальних допоміжних роботів до складних промислових установок, здатність машин приймати самостійні рішення та працювати в складних середовищах трансформує численні аспекти нашого життя. Особливо захопливою та складною дисципліною в робототехніці є розробка систем, які можуть безпечно та ефективно пересуватися в динамічних, населених людиною середовищах. Це включає не лише уникнення перешкод, але й розуміння, прогнозування та реагування на людську поведінку для забезпечення безперебійної та безпечної взаємодії.
Дослідники відомого Мюнхенського технічного університету (TUM) інтенсивно працюють саме над цим перетином робототехніки, штучного інтелекту та людської поведінки. У своїй лабораторії навчальних систем та робототехніки, яку очолює професор Анжела Шолліг, вони розробили інноваційного робота на ім'я «Джек», здатного орієнтуватися в натовпі з надзвичайною майстерністю та передбачливістю. Що відрізняє Джека від багатьох інших роботів, так це його здатність не лише сприймати своє безпосереднє оточення, але й активно враховувати, як рухатимуться люди поблизу нього та як вони можуть реагувати на його власні рухи. Таке випереджальне мислення дозволяє Джеку планувати свій маршрут через людні місця не лише реактивно, але й проактивно та розумно.
Підходить для цього:
Складність орієнтування в натовпі
Орієнтація в натовпі являє собою серйозний виклик для роботів, який виходить далеко за рамки простого уникнення перешкод. На відміну від статичного або передбачуваного середовища, натовпи є динамічними, непередбачуваними та характеризуються складними соціальними взаємодіями. Кожна людина в натовпі рухається індивідуально, але одночасно впливає на рухи інших. Ця взаємозалежність у поєднанні з природною мінливістю людської поведінки надзвичайно ускладнює безпечне та ефективне пересування роботів.
Традиційні алгоритми навігації роботів, часто засновані на жорстких правилах та простих даних датчиків, швидко досягають своїх меж у таких середовищах. Зазвичай вони реагують на перешкоди різким зупиненням або зверненням, що може призвести до небажаних заторів, неефективних маршрутів або навіть небезпечних ситуацій у натовпі. Тому для успішної орієнтації в натовпі роботам потрібна значно розвиненіша форма інтелекту, яка дозволяє їм розуміти та передбачати поведінку людини й активно враховувати її у своєму плануванні навігації.
Інноваційний підхід Джека: перспективне мислення та взаємодія
Робот Джек, розроблений дослідниками TUM, робить вирішальний крок вперед за межі традиційних підходів. В його основі лежить складний алгоритм, який дозволяє йому не лише сприймати рухи людей у своєму середовищі, але й активно передбачати їх та враховувати у власному плануванні маршруту. Професор Шоелліг наголошує на фундаментальній відмінності від традиційних методів: «Наш робот моделює, як люди реагуватимуть на його рухи, щоб планувати власні маршрути. Це головна відмінність від інших підходів, які зазвичай ігнорують цю взаємодію»
Ця здатність моделювати взаємодії є ключем до успіху Джека. Замість того, щоб розглядати людей лише як непередбачувані перешкоди, Джек розуміє їх як інтелектуальних агентів, поведінку яких він може частково передбачити і навіть впливати на неї. Це дозволяє йому рухатися крізь натовп так, як це дуже нагадує людську навігацію. Він без вагань просувається в прогалини, передбачає рух пішоходів і динамічно коригує свій маршрут, щоб уникнути зіткнень, ефективно досягаючи пункту призначення.
Датчики та обчислювальна потужність у поєднанні
Для виконання цього складного завдання Джек оснащений високосучасними датчиками та обчислювальною потужністю. Ключовим компонентом є лідар (датчик виявлення та визначення відстані світла), який безперервно випромінює лазерні промені в навколишнє середовище та приймає відбиті сигнали. На основі цих даних лідар створює точну 360-градусну карту навколишнього середовища в режимі реального часу, фіксуючи не лише статичні об'єкти, але й, особливо, положення та рух людей. Таким чином, лідар надає роботу детальну «картину» його оточення, що формує основу для його навігаційних рішень.
Окрім лідара, Джек має датчики в колесах, які точно вимірюють його швидкість і пройдену відстань. Ця інформація є критично важливою для точного визначення його положення в навколишньому середовищі та оптимізації ефективності навігації. Усі дані датчиків обробляються потужним бортовим комп’ютером, здатним виконувати складні алгоритми в режимі реального часу. Цей комп’ютер є «мозком» Джека, який відповідає за аналіз даних датчиків, прогнозування руху людини та розрахунок оптимального маршруту.
Підходить для цього:
Детальний алгоритм: прогнозування, планування та адаптація
В основі інтелекту Джека лежить алгоритм навігації, розроблений дослідниками TUM. Цей алгоритм працює в кілька кроків, щоб Джек міг безпечно та ефективно орієнтуватися в натовпі.
1. Сприйняття та збір даних
По-перше, Джек постійно збирає дані про своє оточення за допомогою своїх датчиків. Лідар надає інформацію про положення та рух людей, тоді як датчики коліс надають дані про власний рух робота.
2. Прогнозування рухів людини
На основі зібраних даних алгоритм аналізує моделі руху людей поблизу. Він намагається передбачити ймовірні шляхи, якими люди рухатимуться протягом наступних кількох секунд. Це передбачення базується на статистичних моделях, отриманих з великих наборів даних про поведінку людей у натовпах.
3. Планування маршруту
Водночас алгоритм планує оптимальний маршрут до місця призначення робота. При цьому він враховує не лише передбачувані рухи людей, але й власні можливості та обмеження робота, такі як його швидкість та маневреність. Мета полягає в тому, щоб знайти маршрут, який веде до місця призначення якомога швидше та ефективніше, без ризику зіткнень з людьми.
4. Динамічна адаптація
Ключовим аспектом алгоритму є його здатність до динамічної адаптації. Весь процес збору даних, прогнозування та планування маршруту безперервно повторюється приблизно десять разів на секунду. Це дозволяє Джеку коригувати свій маршрут у режимі реального часу відповідно до постійно мінливого середовища. Ця висока частота адаптації є важливою для безпечної та ефективної навігації в динамічному середовищі з великою кількістю людей, оскільки робот одночасно розпізнає та реагує на рухи людей, як пояснює дослідник TUM Сепер Самаві.
Навчання на людській поведінці: ключ до навігації, подібної до людської
Ще одним важливим аспектом інтелекту Джека є його здатність навчатися на людській поведінці. Дослідники TUM не просто запрограмували Джека жорсткими правилами та алгоритмами, а натомість дали йому можливість постійно вдосконалюватися, аналізуючи дані про рухову поведінку людини.
Професор Шоелліг пояснює, що математична модель, на якій базується алгоритм планування, була отримана на основі рухів людини та перетворена на рівняння. Таким чином, алгоритм спирається не на абстрактні припущення про поведінку людини, а безпосередньо на реальні дані, що документують рухи натовпу. Щоб зробити це можливим, дослідники зібрали великі набори даних, що описують поведінку людини в різних ситуаціях та середовищах, які слугують навчальним матеріалом для Джека.
Аналізуючи ці дані, Джек вчиться розпізнавати та передбачати типові моделі рухів людини та враховувати їх у власних рішеннях. Наприклад, він дізнається, що люди зазвичай ухиляються, наближаючись до перешкоди, або коригують швидкість, щоб уникнути зіткнення. Ці знання враховуються в алгоритмі, дозволяючи Джеку поводитися так, як інтуїтивно зрозуміло, нагадуючи поведінку людей у натовпі.
Конкретним прикладом цього процесу навчання є те, як Джек реагує на потенційні зіткнення. Традиційний робот зазвичай зупиняється негайно після виявлення перешкоди, такої як людина, на траєкторії зіткнення. Однак Джек, навчившись на людській поведінці, реагує більш тонко. Він передбачає, що люди зазвичай адаптуються та звертають, щоб уникнути зіткнення. Тому він не зупиняється негайно, а продовжує свій рух, одночасно спостерігаючи за реакцією людини. Тільки якщо є ознаки того, що людина не зверне, Джек коригує свої плани та обирає альтернативний маршрут. Така поведінка значно ефективніша та схожі на людську, ніж різка зупинка традиційного робота.
Еволюційний розвиток: від реактивного до інтерактивного
Розвиток навігаційних навичок Джека був еволюційним процесом, який розгортався у три етапи. Кожен етап являє собою прогрес у складності та інтелекті алгоритму.
Рівень 1: Реактивна навігація.
На першому етапі Джек просто реагував на навколишнє середовище. Він уникав перешкод, щойно їх помічав, не передбачаючи та не передбачаючи людської поведінки. Хоча цей етап був функціональним, він був неефективним і часто призводив до різких зупинок та об'їздів.
Рівень 2: Прогнозована навігація.
На другому етапі алгоритм було розширено для прогнозування руху зустрічних людей. Це дозволило Джеку більш проактивно орієнтуватися та уникати зіткнень до того, як вони стали неминучими. Цей етап вже являв собою значний прогрес, але все ще був обмеженим, оскільки він значною мірою ігнорував взаємодію між роботом і людиною.
Рівень 3: Інтерактивна навігація.
Поточна версія Jack представляє третій і найпросунутіший на сьогоднішній день етап еволюції: інтерактивну навігацію. На цьому етапі Jack не лише здатний передбачати рухи людей, але й активно враховувати, як люди реагуватимуть на його власні. Він здатний впливати на поведінку людей своїми власними діями, одночасно уникаючи зіткнень. Ця інтерактивна здатність є вирішальним проривом, який робить Jack справді інтелектуальною та людиноподібною навігаційною системою.
Дослідник Самаві пояснює, що Джек може передбачати рухи інших людей і одночасно впливати на їхні дії через власну поведінку, уникаючи при цьому зіткнень. Ця форма інтерактивної навігації дозволяє Джеку безпечно, ефективно, соціально прийнятно та інтуїтивно пересуватися крізь натовп.
Галузі застосування: від роботів доставки до автономного водіння
Інноваційна технологія, що лежить в основі Jack, має величезний потенціал для широкого кола застосувань. Хоча Jack спочатку розроблявся як дослідницька платформа, дослідники TUM вже розглядають конкретні застосування в реальному світі.
Робот для доставки
Одним з очевидних застосувань є роботи-доставники, які можуть автономно доставляти товари та посилки в міському середовищі. Ці роботи повинні мати можливість безпечно та ефективно пересуватися тротуарами, пішохідними зонами та жвавими центрами міст. Здатність Джека орієнтуватися в натовпах має для цього вирішальне значення. У майбутньому автономні роботи-доставники можуть зробити значний внесок у вирішення проблем «останньої милі» в логістиці та зменшення заторів у містах.
Підходить для цього:
інвалідні візки
Ще одним перспективним застосуванням є інтеграція цієї технології в розумні інвалідні візки. Для людей з обмеженими можливостями пересування орієнтування в жвавому середовищі може бути серйозним викликом. Інвалідний візок, оснащений алгоритмом навігації Джека, може значно покращити їхню незалежність та якість життя. Інвалідний візок зможе автоматично уникати перешкод, безпечно пересуватися крізь натовп та автономно транспортувати користувача до потрібного місця призначення.
Автономне водіння
Професор Шоелліг вважає автономне водіння особливо актуальною сферою застосування інтерактивних навігаційних технологій. Вона наголошує, що ці інтерактивні сценарії становлять ключову проблему. У складних дорожніх ситуаціях, таких як виїзд на автомагістралі, повороти на перехрестях або взаємодія з пішоходами та велосипедистами, важливо не лише планувати власні рухи, але й передбачати поведінку інших учасників дорожнього руху та враховувати її у своєму плануванні. Здатність технології забезпечувати інтерактивну навігацію може зробити значний внесок у розробку безпечніших та ефективніших автономних транспортних засобів. Як приклад вона наводить виїзд на автомагістраль: коли транспортний засіб знаходиться на смузі розгону на в'їзді на автомагістраль, багато водіїв, що наближаються ззаду, змінюють смуги руху або злегка гальмують. Саме в таких ситуаціях новий підхід дозволяє належним чином враховувати реакцію інших учасників дорожнього руху.
Гуманоїдний робот
Гуманоїдні роботи можуть отримати особливу користь від цих алгоритмів, особливо в таких сферах, як догляд, обслуговування або виробництво, де вони тісно співпрацюють з людьми. Для того, щоб вони були прийняті та ефективно використовувалися, важливо, щоб вони могли безпечно та інтуїтивно орієнтуватися в людському середовищі. Однак професор Шоелліг вказує на ключову проблему: хоча мобільний робот може просто зупинитися, коли це необхідно, гуманоїдні роботи наразі досить нестабільні та швидко втрачають рівновагу. Покращення стійкості гуманоїдних роботів у динамічних середовищах є важливою галуззю досліджень, яка потребує подальшого розвитку, щоб розкрити весь потенціал інтерактивної навігації для гуманоїдних роботів.
Розширена навігація роботів: Як Джек розуміє людську поведінку
Дослідження TUM у галузі інтерактивної навігації роботів є значним кроком у напрямку розвитку інтелектуальних та автономних систем, які можуть безпечно та ефективно працювати в людському середовищі. Робот Джек вражаюче демонструє, що можливо розробляти машини, які можуть не лише сприймати своє оточення, але й розуміти та передбачати людську поведінку та враховувати її у процесі прийняття рішень. Ця здатність до інтерактивної навігації відкриває нові можливості для широкого кола застосувань, від роботів доставки та розумних інвалідних візків до автономного водіння.
Однак, розробка Джека – це лише початок. Дослідження в галузі робототехніки та штучного інтелекту стрімко розвиваються, і ми можемо очікувати подальших захопливих інновацій у найближчі роки та десятиліття. Інтеграція роботів у наше повсякденне життя ставатиме дедалі поширенішою, а автономні системи відіграватимуть дедалі важливішу роль у нашому суспільстві. Тому вкрай важливо, щоб ми відповідально формували розвиток цих технологій та враховували етичні та соціальні аспекти з самого початку. Тільки так ми можемо гарантувати, що роботи та люди зможуть працювати разом на благо всіх 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!
Konrad Wolfenstein
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.
