Новости

Роботы меняют окружающую среду вместо того, чтобы адаптироваться к ней

Считается, что роботы должны приспосабливаться к окружающей среде, чтобы приносить пользу людям. И под окружающей средой имеется в виду любое место за пределами лаборатории, будь то квартира с нетипичной планировкой или тропические джунгли.  Для того чтобы создать машину, способную корректно функционировать в «непривычных» для нее условиях, требуются огромные усилия и нестандартные решения, причем особенное внимание уделяется разработке методов восприятия робота, его передвижений и манипуляций, позволяющих учитывать всевозможные ситуации. Разработчики подошли к решению проблемы креативно и воспользовались хитростью, к которой время от времени прибегает любой человек в сложных обстоятельствах, – к жульничеству.

В данном контексте под жульничеством имеется в виду следующее: вместо того, чтобы адаптироваться к окружающей среде, робот адаптирует под себя саму среду. Люди действуют также – например, используют ступеньки, чтобы дотянуться до чего-то высокого; строят лестницы и пандусы для преодоления препятствий; прикрепляют ручки к предметам, чтобы было проще взаимодействовать с ними, и так далее. Робот, которому под силу подобные действия, обладает потенциалом и может стать намного функциональнее, чем алгоритм, который пассивно приспосабливается к среде. На Международной конференции по робототехнике и автоматизации (IEEE International Conference on Robotics and Automation) в мае 2018 года нам удалось воочию увидеть новые разработки, позволяющие воплотить эту идею в жизнь.

SMORES-EP – это робот, созданный сотрудниками Университета Пенсильвании ModLab. Он состоит из произвольного количества автономных кубов на колесах, которые могут присоединяться друг к другу в нескольких конфигурациях посредством магнитов, чтобы сформировать крупную конструкцию, более мощную, чем любой единичный модуль. Такие механизмы, как правило, состоят из одинаковых модулей, но в этот раз ученые расширили количество объектов, с которыми робот может взаимодействовать, чтобы успешно выполнить свою задачу.

К примеру, у модульных систем могут возникнуть проблемы с пересечением провалов, выступов и подъемом вверх по лестнице, поскольку они не могут определить масштаб препятствия за пределами нескольких отдельных модулей. Вместо того, чтобы пытаться найти способ преодоления преграды механизмом, исследователи Университета Пенсильвании и Корнеллского университета решили научить умную машину изменять окружающую среду, предоставив доступ к блокам и пандусам, которые она может автономно использовать для продвижения вперед.

Работа SMORES-EP полностью автономна: он получает задачу, и если ИИ решит, что для решения требуются пандусы и блоки, робот пользуется ими, при этом в системе отсутствуют универсальные инструкции для каждого отдельного случая. Видео выше демонстрирует некоторые примеры команд, однако система справляется и с другими задачами в обстановке, которая может потребовать иных модификаций.

Пандусы и блоки – всего лишь два примера объектов, которые механизм способен использовать для изменения окружающей среды. Роботизированная система могла бы иметь встроенные предметы для модификации окружающего пространства, а возможно, даже собирать материалы для их создания прямо на месте и сооружать пандусы из почвы или камней. Машины могли бы кооперироваться для выполнения задач в команде. Например, роботы-строители модифицировали бы препятствия, чтобы роботы-разведчики могли преодолевать их. При этом мобильность устройства – всего лишь одна из задач. Более сложная проблема для роботов – восприятие окружающей реальности. А что если бы механизмы с дешевыми датчиками способны были свободно перемещаться в пространстве и распознавать объекты не хуже роботов с множеством причудливых сенсоров разведывательного характера? Такой сценарий развития возможен благодаря использованию фидуциальных, или RFID-маркеров. Конечно, при этом раскладе роботам придется учитывать передвижения людей в исходной среде. Впереди еще много нераскрытого потенциала и возможностей для исследователей.

«Аутентификация автономного окружения с модульными роботами» Тарика Тосуна, Джонатана Дауделина, Гангьюана Цзин, Хадаса Кресс-Газита, Марка Кэмпбелла и Марка Йима из Университета Пенсильвании и Корнеллского университета была представлена на Международной конференции по робототехнике и автоматизации в 2018 г. в Брисбене, Австралия.

Смотрите также