Відео показує роботів реального життя, які бачать, думають і трансформують

Команда робототехніків зробила ще один крок назустріч неминучому майбутньому, де в реальному житті Трансформатори рухатися серед нас.

Нове дослідження модульних, автономних роботів було опубліковано в середу, яке показує, як роботи можуть бачити, думати і вирішувати трансформувати свою форму на основі завдання, що стоїть перед ними.

Команда з шести осіб опублікувала цю статтю - "Інтегрована система автономності з модульними роботами" - у журналі Наука робототехніки. Дослідники родом з Корнельського університету та Університету Пенсільванії.

Ось основні напрямки того, як робот робить те, що він робить, за словами дослідників.

"Багато людей бачили це в кіно, якщо ви бачили, як Трансформатори або Великий герой 6, Роботи, які можуть змінити свою форму, - каже Марк Йім, професор, Університет Пенсільванії, модульних роботів, розкритих на цьому тижні. "У нас було багато прикладів роботів, які можуть робити такі речі, як прогулянки або сходження по сходах … але всі ці речі були зроблені окремо. Це перший випадок, коли у нас була система, яка могла б самостійно виконувати всі ці дії."

По-перше, як ця роботова система бачить навколишній світ? Ось дослідник Джонатан Дауделін:

Ми використовуємо 3-D камеру, встановлену на нашому модулі датчика, щоб сприймати і створювати 3-D карту роботового середовища в реальному часі, і тоді у нас є набір алгоритмів сприйняття, які використовують ці дані для виконання таких дій, як прямий робот де досліджувати невідомі області і охарактеризувати навколишнє середовище з точки зору здібностей роботів.

І як цей робот-прото-трансформатор знає, які форми потрібно приймати? Знову ж таки, ось Дауделін:

Він може розпізнавати сходи або вузькі щілини, плоскі ділянки і так далі, і тоді планувальник високого рівня використовує цю інформацію, щоб вирішити, які записи з бібліотеки, які дії, які форми робота потрібні для виконання завдань з урахуванням умов середовища.

Отже, що буде далі для цього робота? Про це розповідає дослідник Тарик Тосун Обернено Можна використовувати дві ситуації: зона катастрофи - сценарій, який зазвичай використовують робототехники, - і більш повсякденна ситуація у типовому будинку, з килимовим покриттям і дерев'яною підлогою і сходами і, можливо, навіть з грудою брудної білизни.

«Якщо ви входите в зону катастрофи, може бути навіть не зрозуміло, яке завдання є, перш ніж ви дійсно ввійдете, чи не так? Якщо ви входите в зруйновані будівлі, ви не знаєте, як це виглядає зсередини, чи є в ній людей, яких би ви хотіли врятувати, - говорить Тосун.

«Так що робот, який дійсно дуже універсальний, може бути корисним у цьому сценарії, тому що він може входити, оцінювати своє оточення, а потім, можливо, вибиратиметься, щоб стати змією, щоб пройти через невелику тріщину або навіть притулок, щоб захистити людей від падіння, щось таке."

Таких роботів можуть прийти і домашні помічники, каже Тосун:

Трохи менш збуджений приклад або домен може бути лише навколо будинків людей. Якщо ви хочете мати маленького робота, який працює в чиємусь будинку, насправді наші будинки, офіси та приміщення в приміщенні мають досить складні умови. Часто буває безлад, багато різних поверхонь, які робот може потребувати для обходу, і які мають можливість, наприклад, перетворитися на робота, - це форма, яка гарна для підйому по сходах, коли потрібно піднятися по сходах або добре наближатися через підлогу, якщо у вас є рівна підлога. Це може бути дуже корисним і в будинку.

Що це таке, що ці роботи ще не можуть зробити, щоб вони могли незабаром? Це зводиться до того, як робот думає і як він може стати сильнішим, кажуть дослідники.

Тосун розповідає Обернено що модульні roobts дуже гарні бути гнучким, але вони не дуже сильні; вони не можуть піднімати дуже важкі предмети. Дослідники можуть поєднувати свою модульну природу з більш потужними роботами-підйомниками або роботами. Модульні роботи також можуть бути використані для побудови структур, які дозволять їм використовувати нові потужності, такі як масштабування великих структур.

Інша цікава область, яку модульний прото-трансформатор міг би поліпшити, стосувався штучного інтелекту або машинного навчання. Зараз модульний робот має бібліотеку рішень або дій, які потрібно зберігати локально. Ось Хадас Кресс-Газіт, ще один дослідник з команди та доцент Корнелла:

«Чи справді цікаве питання, чи ми можемо це автоматизувати?», - розповідає Кресс Газіт Обернено. «Чи можемо ми використовувати машинне навчання? Чи можемо ми використовувати різні (атомізаційні) алгоритми, щоб створити їх, або принаймні набір форм і поведінки кандидатів, які знову охоплюють більший набір завдань, ніж ми можемо зараз робити. Отже, це цікаве дослідницьке питання, яке ми вивчаємо ».