Исследователи во всем мире сейчас обучают роботов-агентов, чтобы помочь людям в различных ручных задачах, включая приготовление пищи и перемещение объектов. Хотя многие из этих роботов достигли многообещающих результатов, большинство из них все еще не могут выполнить поставленные перед ними задачи так быстро, как это сделал бы человек.
Например, большинство роботов, обученных извлекать объекты и передавать их людям, довольно медленно выполняют пользовательские запросы, что затрудняет их развертывание в больших масштабах. Это происходит главным образом потому, что обучение искусственных агентов задачам манипуляции может быть очень сложным, поскольку эти задачи, как правило, включают как восприятие, так и планирование, что в совокупности может предотвратить столкновения, пока робот движется в окружающей среде.
Исследователи из Корейского передового института науки и технологии (KAIST) недавно создали M-Hubo, колесного гуманоидного робота, который выполняет простые ежедневные задачи быстрее, чем другие ранее разработанные роботы. Новый робот, представленный в статье, опубликованной на arXiv , может оказаться особенно полезным для помощи пожилым людям и людям, которым трудно ходить по дому или выполнять основные обязанности по дому самостоятельно.
«Мы разработали новую, полностью автономную роботизированную систему дворецкого для колесного гуманоида», — пишут исследователи в своей статье. «В этой работе мы сконцентрируемся на одном конкретном приложении для сервисного робота: получение и подача напитков с сопоставимой человеческой скоростью в статичной внутренней среде».
Чтобы успешно извлечь данный объект и передать его пользователю, сервисные роботы должны сначала уметь воспринимать происходящее в окружающей их среде в реальном времени, генерируя траектории движения, которые предотвращают столкновения с соседними объектами. Это может быть очень трудно достичь, особенно в ситуациях, когда среда динамична (то есть постоянно изменяется) или когда ее структура неизвестна роботу.
Для решения этой проблемы исследовательская группа в KAIST разработала новую стратегию проектирования, которая предусматривает интеграцию конвейера обнаружения трехмерных объектов с кинематически оптимальным планировщиком манипуляций. Было обнаружено, что эта уникальная стратегия позволяет сократить время, необходимое роботу M-Hubo для получения напитка для человека, увеличивая скорость обработки информации об окружающей среде и планируемых траекториях.
«Предлагаемая система работала на 24 процентах скорости, необходимой человеку для выполнения той же задачи », — пишут исследователи в своей статье. «Система продемонстрировала высокий уровень успеха в 90% в нашей среде, но отразила снижение производительности на 80% в более динамичной публичной выставке из-за изменений среды во время выполнения».
Исследователи из KAIST недавно оценили и продемонстрировали свою роботизированную систему дворецкого на публичной выставке. В будущем стратегия проектирования, лежащая в основе M-Hubo, может послужить основой для разработки новых сервисных роботов, которые смогут быстрее и эффективнее выполнять простые задачи. Кроме того, после его совершенствования M-Hubo может оказаться особенно полезным инструментом для оказания базовой помощи пожилым людям, а также другим лицам с ограниченной подвижностью.
В своих следующих исследованиях исследователи хотели бы добавить компонент локализации к роботу, поскольку это позволило бы ему быстро выбирать объекты как в статической, так и в динамической среде. Чтобы достичь этого, им потребуется оснастить робота инструментом динамического планирования пути и планировщиком задач высокого уровня, заменив простой конечный автомат (FSM), который они использовали в демо-версии M-Hubo.
«Кроме того, в будущем стратегии обучения могут быть использованы для уменьшения сбоев, неопределенностей и небезопасных состояний, чтобы в конечном итоге увеличить коэффициент успеха», — пишут исследователи. «Наконец, общее время выполнения может быть дополнительно сокращено даже в динамических средах за счет включения более быстрых выборщиков планировщиков движения».