Каково быть роботом в 2017 году

Каково быть роботом в 2017 году

Что сможет делать современный робот в 2017 году?

Существует много разных типов роботов, от роботов-гуманоидов до промышленного оружия, которые могут двигаться с удивительной точностью и скоростью.

Учитывая мою область знаний, я буду больше сосредотачиваться на хватании и использовании предметов. Это основные человеческие навыки, которые необходимо приобрести роботам, если вы хотите, чтобы они были действительно полезными.

Но почему роботу так сложно воспроизвести эти навыки?

Вот какие возможности нужны роботам:

Для робота-захватчика / манипулятора

С аппаратной точки зрения для захвата или манипулирования роботом нужны рука, рука и 3D-датчик. Рука обычно имеет около 6 степеней свободы (для справки, рука человека имеет 7). Это позволяет добраться до любой заданной точки в рабочей области.

Помимо хорошего управления положением - способности быстро и надежно направить каждое соединение к заданной цели - рука и кисть также нуждаются в надежном управлении крутящим моментом. Это означает, что вы можете приложить заданный крутящий момент к данному соединению.

Продвинутая рука также будет иметь тактильное восприятие, что позволяет манипулировать объектами.

Для современного робота очень важно понимать окружающую его среду. Вы не можете схватить или использовать объект, если не видите его.

Для этой задачи чаще всего используется следующий конвейер:

• Сначала конвейер технического зрения будет запускать алгоритм сегментации, чтобы изолировать различные объекты во входящей сцене, например, трехмерное облако точек.
• Затем он выполнит несколько шагов распознавания. Цель состоит в том, чтобы идентифицировать объекты, если это возможно, и выровнять известную сетку объекта.

Диаграммы ниже довольно просты по сравнению с реальным вариантом использования, приведенным выше. Последние достижения в области глубокого обучения показывают большие перспективы в этой области.

Теперь, когда робот имеет приблизительное представление о том, где находятся объекты на сцене, он должен уметь перемещаться по окружающей среде, избегая препятствий. Это область планирования движения. Существует множество различных алгоритмов, связанных с планированием движения.

Теперь, когда у робота есть способ добраться до объекта, который вы хотите, чтобы он схватил, вам нужно знать, как сжимать руку вокруг объекта. Существуют разные способы решения этой проблемы, но наиболее часто используются два основных подхода: планирование понимания и обучение путем демонстрации.

В подходе к планированию схватывания алгоритм использует некоторые эвристики для вычисления различных схватываний и оценки схватывания с помощью измерения качества схватывания. При обучении путем демонстрации человек показывает роботу, как выполнять действие. Затем алгоритм позаботится об извлечении информации, чтобы действие надежно работало на роботе.

Наконец, можно замкнуть петлю, используя различные датчики, имеющиеся в роботе, для выполнения действия, такого как стабилизация захвата при обнаружении скольжения или перемещение пальца по объекту, не отпуская его. Запуск жесткого контура управления с последующим использованием его данных для изменения следующей команды робота - один из самых сложных аспектов робототехники.

Как мы можем двигаться вперед

Потребуется много работы, чтобы развить все эти возможности и заставить их работать во всех средах. У каждого отдельного сотрудника и каждого отдела робототехники будет своя конкретная область знаний. Например, я специализируюсь на захвате и манипулировании, в то время как другие люди больше сосредотачиваются на гуманоидных роботах, мобильных платформах и зрении.

Однако все мы сталкиваемся с одной и той же проблемой: решать сложные проблемы с ненадежными данными.

Сложные роботы по-прежнему слишком часто используются только специалистами. Их сложно программировать, и вам нужно много знаний, чтобы заставить их делать что-то новое. Но часто то, что вы хотите, чтобы ваш робот делал, можно легко описать. Это задача, которую вы могли бы выполнить сами.

Для решения этой проблемы все больше и больше компаний обращаются к интерфейсам визуального программирования в робототехнике: NAO’s Choregraphe, Robot Blockly (используется в Shadow and Erle Robotics) и Franka’s Desk.

Но чтобы иметь возможность интуитивно программировать продвинутых роботов через эти интерфейсы, вам потребуются расширенные и надежные возможности.

Я лично убежден, что путь вперед - это наращивать все больше и больше интеллекта внутри самих инструментов. Таким образом, каждая возможность может быть реализована специалистами.

Такой подход «черного ящика» упрощает объединение различных высокоуровневых возможностей, повторно используя различные современные методы, разработанные разными экспертами. Ящики не обязательно должны быть черными, но в результате конечные пользователи должны иметь возможность просто сосредоточиться на функциональности этого ящика - его входах и выходах - вместо того, чтобы отвлекаться на то, как эти функции должны быть реализованы.

Как робототехники, если мы хотим, чтобы продвинутые роботы были полезны неспециалистам, нам необходимо упростить интерфейс. Но для этого нам сначала нужно реализовать все более и более продвинутые возможности, а затем заключить их в сами инструменты.

Если вам понравилась эта статья, как насчет того, чтобы поставить лайк и поделиться ею? Также, если вы хотите обсудить робототехнику, давайте подключимся в Twitter.