Видео показва роботите на реалния живот, които виждат, мислят и трансформират

Екип от роботисти е направил още една стъпка към неизбежното бъдеще, където реалният живот Трансформатори движете се сред нас.

Нови изследвания на модулни, автономни роботи бяха публикувани в сряда, което показва как роботите могат да виждат, мислят и решават да трансформират своята форма въз основа на предизвикателството, пред което са изправени.

Екип от шест души публикува тази статия - “Интегрирана система за автономност с модулни роботи” - в списанието Научна роботика, Изследователите са от университета Корнел и Университета на Пенсилвания.

Ето ключовите области на това как роботът прави това, което прави, по думите на изследователите.

- Много хора са виждали това във филми, ако сте ги виждали Трансформатори или Голям герой 6, роботи, които могат да променят формата си, ”казва Марк Йим, професор, Университета на Пенсилвания, на модулните роботи, разкрити тази седмица. „Имаме много примери за роботи, които могат да правят неща като ходене или изкачване по стълби… но всички тези неща бяха направени поотделно. За първи път имаме система, която може да извършва всички тези неща самостоятелно."

Първо, как тази роботизирана система вижда света около него? Тук е изследователят Джонатан Дауделин:

Ние използваме 3-D камера, монтирана на нашия сензорен модул, за да възприемаме и създаваме 3-D карта на околната среда на робота в реално време, а след това имаме набор от алгоритми за възприятия, които използват тези данни, за да правят неща като напр. къде да се изследват неизвестни области и да се характеризира околната среда по отношение на способностите на роботи.

И как този роботизиран прото-трансформатор знае какви форми трябва да вземе? Отново тук е Даделин:

Той може да разпознае стълби или тесни пукнатини, плоски зони и т.н., а след това планиращият от високо ниво използва тази информация, за да реши кои записи от библиотеката, какви действия, кои форми на робота са необходими, за да изпълнят задачите, които отговарят на условията на околната среда.

И така, какво следва за този робот? Изследовател Тарик Тосун обратен Може да има две ситуации, в които се използва: Зона на бедствие - сценарий, който обикновено се използва от робототехници - и по-ежедневната ситуация на типичен дом, с килими и дървени подове и стълби и може би дори купчина мръсно пране.

- Ако отиваш в зона на бедствие, може би няма да е ясно каква е задачата, преди да влезеш, нали? Ако отиваш в срутена сграда, не знаеш как изглежда отвътре или има хора, които може да искаш да спасиш - казва Тосун.

„Така че роботът, който наистина е много гъвкав, може да бъде полезен в този сценарий, защото той може да влезе, да оцени обкръжението си и след това да избере да стане змия, за да мине през малка пукнатина или дори подслон, за да предпази хората от падащи развалини, нещо такова."

Тези роботи могат да бъдат и домашни помощници, казва Тосун:

Малко по-малко развълнуван пример или домейн може да бъде само около къщите на хората. Ако искате да имате малък робот, който работи в нечий дом, всъщност нашите домове и офиси и закрити помещения имат доста сложна среда. Често се натрупват много различни повърхности, които роботът може да се наложи да премине, и да има възможност да се превърне в робот - форма, която е добра за изкачване на стълби, когато се налага да се изкачвате по стълби или да се движите добре на пода, ако имате плосък под. Тя може да бъде много полезна и в дома.

Какво е това, което тези роботи все още не могат да направят, за да могат скоро? Това се свежда до това как роботът мисли и как може да стане по-силен, казват изследователите.

Тосун казва обратен модулните roobts са много добри в гъвкавост, но не са много силни; те не могат да вдигнат много тежки предмети. Изследователите могат да комбинират своята модулна природа с по-мощни роботи или роботи. Модулните роботи също могат да се използват за изграждане на структури, които да им позволят да се използват в нови мощности, като например мащабиране на големи структури.

Другата интересна област, която модулният прото-трансформатор може да подобри, е свързан с изкуствен интелект или машинно обучение. В момента модулният робот има библиотека от решения или действия, които да се съхраняват локално. Ето Hadas Kress-Gazit, друг изследовател в екипа и доцент в Cornell:

"Един наистина интересен въпрос би бил да автоматизираме това по някакъв начин?", Казва Крес Газит обратен, - Значи можем да използваме машинно обучение? Можем ли да използваме различни (атомизационни) алгоритми, за да можем да ги създадем, или поне набор от форми и поведение на кандидати, които отново обхващат по-големия набор от задачи, които в момента можем да направим. Така че това е един интересен изследователски въпрос, който проучваме.