Видео приказује Реал-Лифе 'Трансформерс' роботе који виде, мисле и трансформишу

$config[ads_kvadrat] not found

Relax video | with gorgeous Arina and Nissan Skyline ECR33.

Relax video | with gorgeous Arina and Nissan Skyline ECR33.
Anonim

Тим роботичара је направио још један корак ка неизбежној будућности у реалном животу Трансформатори кретати се међу нама.

Нова истраживања о модуларним, аутономним роботима објављена су у среду која показује како роботи могу да виде, размишљају и одлуче да трансформишу свој облик на основу изазова који им се намећу.

Тим од шест особа објавио је овај истраживачки рад - “Интегрисани систем за аутономију с модуларним роботима” - у часопису Сциенце Роботицс. Истраживачи долазе са Универзитета Цорнелл и Универзитета у Пенсилванији.

Ево кључних области како робот ради оно што ради, према речима истраживача.

„Многи људи су ово видели у филмовима, ако сте их видели Трансформатори или Биг Херо 6, роботи који могу да промене свој облик, ”каже Марк Иим, професор Универзитета у Пенсилванији, модуларних робота откривених ове недеље. "Имали смо много примера робота који могу да раде ствари као што су ходање или пењање степеницама … али све те ствари су направљене одвојено. Ово је први пут да смо заправо имали систем који је могао самостално да ради све ове ствари."

Прво, како овај роботски систем види свет око себе? Ево истраживача Јонатхана Дауделина:

Користимо 3-Д камеру монтирану на нашем сензорском модулу да бисмо видели и креирали 3-Д мапу окружења робота у реалном времену, а онда имамо скуп алгоритама перцепција који користе ове податке да би урадили ствари као што су усмеравање робота где истраживати непознате области и карактерисати окружење у смислу способности робота.

И како овај роботски прото-трансформатор зна које облике треба узети? Опет, ево Дауделина:

Може да препозна степенице или уске пукотине, равна подручја и тако даље, а онда планер на високом нивоу користи ове информације да би одлучио који уноси из библиотеке, које акције, који су облици робота потребни за извршавање задатака у складу са условима окружења.

Дакле, шта је следеће за овог робота? Истраживач Тарик Тосун каже Инверсе могу постојати две ситуације у којима се користи: Зона катастрофе - сценарио који обично користе роботичари - и свакодневна ситуација у типичном дому, са тепихом и дрвеним подовима и степеницама и можда чак и гомилом прљавог веша.

"Ако идете у зону катастрофе, можда чак не буде јасно шта је задатак пре него што уђете, зар не?" Ако идете у урушену зграду, не знате како изгледа изнутра или има људи тамо које бисте могли спасити “, каже Тосун.

„Дакле, робот који је заиста врло разноврстан може бити користан у том сценарију, јер може ући, процијенити своје окружење и онда можда изабрати да постане змија да прође кроз малу пукотину или чак склониште како би заштитио људе од падајућег крша, Нешто налик томе."

И ови роботи могу бити домаћи помагачи, каже Тосун:

Нешто мање узбуђен примјер или домен може бити само у кућама људи. Ако желите да имате малог робота који ради у нечијој кући, заправо наши домови, канцеларије и затворени простори имају прилично компликована окружења. Често се јавља неред, много различитих површина које робот можда треба да пређе, и има могућност да се, на пример, претвори у робота - облик који је добар за пењање степеницама када се морате попети степеницама или добро зумирати преко пода ако имате раван под. Може бити врло корисно иу дому.

Шта је то што ти роботи још не могу учинити да би ускоро могли? Све се своди на то како робот мисли и како би могао постати јачи, кажу истраживачи.

Тосун каже Инверсе да су модуларни рообти веома добри у флексибилности, али нису јако јаки; не могу подићи веома тешке предмете. Истраживачи могу комбиновати своју модуларну природу са снажнијим роботима за подизање или роботима. Модуларни роботи се такође могу користити за изградњу објеката који ће им омогућити да се користе у новим капацитетима, као што су скалирање великих структура.

Друга интересантна област коју би модуларни прото-трансформатор могао да побољша би се односила на вештачку интелигенцију или машинско учење. Управо сада, модуларни робот има библиотеку одлука или акција које треба похранити локално. Ево Хадас Кресс-Газит, још један истраживач у тиму и ванредни професор на Корнелу:

"Стварно занимљиво питање би било да ли то можемо аутоматизовати на неки начин?", Каже Кресс Газит Инверсе. „Можемо ли користити машинско учење? Можемо ли користити различите (атомизацијске) алгоритме да бисмо их могли креирати, или барем скуп облика и понашања кандидата који поново обухваћају већи скуп задатака него што то тренутно можемо учинити. То је занимљиво истраживачко питање које истражујемо.

$config[ads_kvadrat] not found