发布于：2025年3月12日 /更新，发表于：2025年3月12日 - 作者： Konrad Wolfenstein
研究员Sepehr Samavi和Angela Schoellig教授旁边的机器人杰克 - 图片：Astrid Eckert，Muenchen
机器人技术的开创性工作：TUM发展向前 - 看起来很机器人
自主系统：如何学习机器人与人互动
在一个迅速发展自动化和人工智能方向的世界中，自主系统是我们日常生活中越来越重要的部分。机器人技术中的一个特别令人兴奋且具有挑战性的学科是可以在人类填充的动态环境中安全有效地移动的系统的开发。这不仅是要避免障碍，还涉及理解，预测和反应人们的行为，以确保平稳和安全的互动。
正是在机器人技术，人工智能和人类行为的界面上，慕尼黑技术大学（TUM）的研究人员高压。在您的学习系统和机器人技术实验室中，在Angela Schoellig教授的指导下，您开发了一个名为“ Jack”的创新机器人，该机器人能够以非凡的技巧和人群的远见道来导航。杰克与许多其他机器人的区别在于他不仅能够感知周围环境，还可以积极思考人们将如何走动以及他们如何对自己的运动做出反应。这种远见的思维方式使杰克不仅反应地整理出来的房间，而且可以主动，聪明地计划自己的方式。
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人群中航行的挑战
对于远远超出简单障碍的机器人而言，人群中的导航是一个巨大的挑战。与静态或可预测的环境相反，人群是动态的，不可预测的，并且以复杂的社会互动为特征。很多人都在单独移动，但同时也会影响他人的运动。这种相互依存关系与人类行为的自然变异性相结合，使机器人难以安全有效地移动。
机器人的传统导航算法通常基于严格的规则和简单的传感器数据，在这种环境中迅速达到了限制。他们通常通过突然停止或躲避对障碍的反应，这可能导致人群中不良的交通拥堵，效率低下的路线甚至危险情况。为了成功地在人群中移动，机器人需要一种更具进步的智力形式，这使他们能够理解人类的行为，以预测并积极涉及导航计划。
杰克的创新方法：前瞻性 - 看思维和互动
TUM研究人员开发的机器人杰克（Jack）超出了传统方法的决定性一步。他的核心是一种复杂的算法，使他不仅能够感知他所在地区的人们的运动，而且还可以积极预测并参与自己的路线计划。 Schoellig教授强调了与传统方法的根本差异：“我们的机器人建立了人们将如何对自己的运动做出反应以计划自己的方式的反应。这是通常忽略这种交互的其他方法。”
这种建模互动的能力是杰克成功的关键。杰克不仅将人们视为不可预测的障碍，还将她视为一个聪明的演员，他有时可以预测甚至影响。这使他能够在许多方面的人群中移动类似于人类航行的人群。他毫不犹豫地走在空白上，预测行人的运动，并动态地适应他的路线，以避免碰撞，同时有效地实现了他的目标。
互动中的传感器和计算能力
为了应付这项艰巨的任务，杰克配备了高度发达的传感器和计算能力。中心元素是LIDAR传感器（光检测和范围），它永久将激光束发送到该区域并接收反射信号。从这些数据中，LIDAR可以实时在环境中创建精确的360度卡，这不仅捕获了静态对象，而且尤其是人的位置和移动。因此，LIDAR为机器人提供了周围环境的详细“图片”，这是其导航决策的基础。
除了激光雷达外，杰克在他的自行车上还有传感器，这些传感器精确地测量了自己的步伐和距离。此信息对于精确确定您在该区域的立场并优化导航效率至关重要。所有传感器数据均由功能强大的板计算机处理，该计算机能够实时执行复杂的算法。该计算机是杰克的“大脑”，负责分析传感器数据，人类运动的预测以及最佳途径的计算。
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详细算法：预测，计划和适应
杰克智力的核心是TUM研究人员开发的导航算法。该算法在几个步骤中起作用，以使Jack能够确保人群的安全有效航行。
1。感知和数据获取
最初，杰克在传感器的帮助下不断收集有关周围环境的数据。 LiDAR提供了有关人员的位置和运动的信息，而车轮传感器则提供了机器人自身运动的数据。
2。人类运动的预测
根据收集的数据，该算法分析了该地区人民的运动模式。他试图预测人们在接下来的几秒钟内将接管的可能道路。该预测基于统计模型，这些模型是从人群中人类运动行为的广泛数据记录中学到的。
3。路线规划
同时，该算法计划实现机器人目标的最佳途径。他不仅考虑了人们的预测运动，还考虑了机器人自己的技能和限制，例如其速度和机动性。目标是找到一条路线，该路线可尽快有效地导致目标，而不会冒着与人发生冲突的风险。
4。动态适应
算法的一个主要方面是它动态适应的能力。数据采集，预测和路线计划的整个过程每秒不断重复大约十次。这使杰克能够实时将自己的路线适应不断变化的环境。这种高适应性频率对于在动态环境中进行导航至关重要，因为机器人同时识别人们的方式，并对Tum Researcher Sepehr的解释方式做出反应。
从人类行为中学习：类似人类的钥匙
杰克智慧的另一个关键方面是他从人类行为中学习的能力。 TUM研究人员并不简单地使用严格的规则和算法编程Jack，而是通过分析人类运动行为数据来不断改进的机会。
Schoellig教授解释说，计划算法所基于的数学模型来自人类的运动并转化为方程。因此，该算法不是基于关于人类行为的抽象假设，而是基于记录人群运动的真实数据。为了实现这一目标，研究人员收集了广泛的数据记录，这些数据记录描述了在不同情况和环境中人类行为的，并作为杰克的教学材料。
通过分析这些数据，杰克学会了认识，预测人的典型运动模式并参与自己的决定。例如，他得知人们通常会在障碍物前进时躲避，或者他们适应速度以避免碰撞。这些发现流入算法，使杰克能够以类似于人群的直觉行为的方式行事。
这个学习过程的一个具体例子是杰克处理潜在的碰撞。传统的机器人通常在碰撞过程中认识到一个人（例如人）后立即停止。另一方面，杰克从人类的行为中学到了什么，对反应的反应更为不同。他还计算出人们通常会适应和躲避以避免碰撞。因此，他没有立即停止，而是继续他的运动，同时观察人的反应。只有有迹象表明人们不会在短时间内躲避杰克计划并选择替代路线。与传统机器人的突然停止相比，这种行为效率更高，更像人类。
进化发展：来自反应性交互式
杰克导航技能的发展是一个进化过程，分为三个阶段。每个级别代表算法的复杂性和智能的进步。
1级：反应性导航。
在第一阶段，杰克只对周围的环境做出了反应。一旦他意识到他们，他就逃避了障碍，而没有预测或预期人们的行为。这个阶段是功能性的，但效率低下，通常导致突然停车和弯路。
2级：预测导航。
在第二阶段，扩展了算法以预测迎面者的运动。这使得杰克有可能在迫在眉睫的杰克前看和避免碰撞。这个水平已经是一个重大进展，但仍然受到限制，因为它在很大程度上忽略了机器人与人之间的相互作用。
级别3：交互式导航。
杰克的当前版本代表了进化的第三和最先进的水平：交互式导航。在这个级别上，杰克不仅能够预测人们的运动，而且还可以积极考虑人们对自己的运动的反应。他能够通过自己的行为来影响人们的行为，同时避免碰撞。这种互动能力是至关重要的突破，使杰克成为一个非常聪明且类似人类的导航系统。
研究人员萨马维（Samavi）解释说，杰克（Jack）可以一方面预测别人的运动，同时也能够通过自己的行为来影响他们的行为，同时避免碰撞。这种交互式导航形式使杰克能够通过人群安全，有效，可以接受和直观地移动。
应用领域：从交付机器人到自动驾驶
杰克（Jack）的创新技术在各种应用领域具有巨大的潜力。尽管杰克最初是作为研究平台开发的，但TUM研究人员已经在考虑现实世界中可能的具体用途。
送货机器人
近距离应用程序是可以在城市环境中自主交付商品和包装的运输机器人。这些机器人必须能够在人行道，行人区和活泼的城市中心上安全有效地移动。杰克在人群中导航的能力至关重要。将来，自主交付机器人可能会为解决物流中“最后一英里”的问题做出重大贡献，并缓解城市交通。
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轮椅
另一个有希望的应用是将技术集成到智能轮椅上。对于具有行动限制的人来说，在生动环境中的导航可能是一个重大挑战。配备千斤顶导航算法的轮椅可以显着改善这些人的独立性和生活质量。轮椅可以自动避免障碍，安全地穿过人群，并将用户自主带到所需的目的地。
自动驾驶
Schoellig教授将自动驾驶视为交互式导航技术的特别相关领域。它强调这些互动场景是一个核心挑战。在复杂的交通情况下，例如，在高速公路上穿线，转向过境或与行人和骑自行车的人打交道时，不仅要计划自己的运动，而且要预测其他道路使用者的行为并将其包括在自己的计划中。因此，该技术进行交互式导航的能力可以为安全有效的自动驾驶汽车的开发做出重大贡献。例如，它导致在高速公路上穿线：当车辆以高速公路入口的加速度驾驶时，许多来自后面变化轨道或略微制动的驾驶员。正是在这种情况下，新方法可以充分考虑其他道路使用者的反应。
人形机器人
人形机器人可能会从算法中受益，特别是在与人紧密合作的护理，服务或生产等领域中受益。为了被人类使用和有效，必须在人类环境中安全，直观地导航。但是，Schoellig教授提到了一个核心挑战：虽然可以在必要时简单地停下来，但人类机器人目前仍然非常不稳定，并且很快失去了平衡。动态环境中人类机器人稳定性的改善代表了一个重要的研究领域，必须进一步开发，以使交互式导航的全部潜力也适用于人形机器人。
高级机器人导航：杰克了解人类行为
TUM在交互式机器人导航领域的研究代表了可以在人类周围环境中安全有效地行事的智能和自主系统的途中的重大进展。机器人杰克令人印象深刻地表明，可以开发不仅感知其周围环境的机器，而且还可以理解人类的行为，预测并将其包括在决策中。这种交互式导航的能力为从运输机器人到智能轮椅到自动驾驶的各种应用程序开辟了新的机会。
杰克的发展仅仅是开始。机器人技术和人工智能领域的研究正在迅速发展，我们可以期望在未来几年和几十年中进一步令人兴奋的创新。机器人融入我们的日常生活将变得越来越自然，自主系统将在我们的社会中发挥越来越重要的作用。因此，至关重要的是，我们使这些技术负责，并从一开始就考虑道德和社会方面。这是我们确保机器人和人们可以在将来为每个人的利益而共同努力的唯一途径。
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