Понедельник, 11 июня 2018 14:41

Адаптация окружающей среды позволила простым роботам выполнять сложные задачи.

Оцените материал
(0 голосов)

В робототехнике есть предположение, что для того, чтобы быть полезным, роботы должны быть способны адаптироваться к сложной среде. К сложной середе обычно относятся места за пределами лаборатории робототехники или другой контролируемой, или полуконтролируемой ситуации и могут включать в себя все, что угодно, от вашей гостиной до тропического леса. Огромное количество усилий и идей направлено на разработку роботов, которые смогут надежно работать в таких местах. Так же уделяется особое внимание -  разработке методов восприятия, передвижения и манипуляций, которые обрабатывают всевозможные ситуации. Это очень трудная проблема; даже для людей, это трудно, поэтому мы делаем очень человеческую вещь. Мы ищем способы как обмануть.

Обман, в этом контексте, означает вместо адаптации к среде, Вы адаптируете среду, изменяя ее, чтобы Вы могли выполнять различные задачи. Люди делают это все время, используя ступеньки для достижения высоких мест, добавляя лестницы и пандусы для преодоления препятствий, прикрепляя ручки к объектам, чтобы облегчить манипуляции и так далее. Робот, который мог бы делать подобные вещи, мог бы быть гораздо более способным, чем робот, который просто пассивно адаптируется, и на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации на прошлой неделе мы увидели некоторые новые исследования, которые делают это возможным.

SMORES-EP - это робот из ModLab Университета Пенсильвании. Он состоит из произвольного количества независимых колесных кубов, которые могут быть связаны друг с другом магнитно в нескольких конфигурациях, чтобы сформировать более крупного сборного робота, который способен на большее, чем отдельный модуль. В то время как такие роботы, как правило, состоят из одинаковых модулей, не так уж и сложно рассмотреть способы, с помощью которых было бы полезно включить в систему другие объекты, которые могут быть активными или пассивно полезными.

Например, у модульных роботов могут возникнуть проблемы с пересечением разрывов или подъемом вверх по лестнице или выступы, поскольку модульные роботы не масштабируются далеко за пределы нескольких отдельных модулей. Исследователи из UPenn и Cornell решили не пытаться найти способ адаптировать робота справляться с такими препятствиями, А научить робота изменять окружающую среду, предоставляя ему доступ к блокам и рампам, которые он мог (автономно) использовать, чтобы решать проблемы с препятствиями.

Это поведение полностью автономно: системе дается задача высокого уровня для выполнения, а рампы и блоки помещаются в среду для ее использования, если она решит, что они пригодиться, но система не имеет явной инструкции о том, что делать каждый раз. В приведенном выше видео показаны некоторые примеры задач, но в системе нет проблем с обобщением на другие задачи в других средах, которые могут потребовать различных улучшений окружения.

Author

Bender

Я поделюсь с тобой всеми знаниями, которые доступны мне.

Комментарии (0)

There are no comments posted here yet

Оставьте свой комментарий

  1. Posting comment as a guest. Sign up or login to your account.
Вложения (0 / 3)
Share Your Location

О нас

Основой деятельностью портала является показ и объяснение что представляет собой выражени "Робот", "Робототехника", "Законы робототехники", "Мехатроника", "Искусственный интеллект(ИИ)". 

 Если у Вас есть интересная информация по тематике сайта и Вы готовы ей поделиться, - обращайтесь на емайл через форму обратной связи. И мы опубликуем Вашу статью