Video zeigt realistische Transformatoren, die sehen, denken und transformieren

Ein Team von Robotikern hat einen weiteren Schritt in Richtung der unvermeidlichen Zukunft in der realen Welt getan Transformer bewege dich unter uns

Am Mittwoch wurde eine neue Studie zu modularen, autonomen Robotern veröffentlicht, aus der hervorgeht, wie Roboter ihre Form je nach Herausforderung sehen, denken und entscheiden können.

Ein sechsköpfiges Team veröffentlichte dieses Forschungspapier - "Ein integriertes System für perzeptionsgesteuerte Autonomie mit modularen Robotern" - in der Zeitschrift Wissenschaftsrobotik. Die Forscher stammen von der Cornell University und der University of Pennsylvania.

In den Worten der Forscher sind die Schlüsselbereiche, wie der Roboter das macht, was er tut.

„Viele Leute haben das in Filmen gesehen, wenn man das gerne gesehen hat Transformer oder Big Hero 6, Roboter, die ihre Form verändern können “, sagt Mark Yim, Professor an der University of Pennsylvania, der modularen Roboter, die diese Woche enthüllt wurden. „Wir hatten viele Beispiele von Robotern, die Dinge wie Gehen oder Treppensteigen erledigen können, aber all diese Dinge wurden separat erledigt. Dies ist das erste Mal, dass wir tatsächlich ein System haben, das all diese Dinge autonom erledigen kann."

Erstens, wie sieht dieses Robotersystem die Welt um sich herum aus? Hier ist der Forscher Jonathan Daudelin:

Wir verwenden eine 3D-Kamera, die an unserem Sensormodul angebracht ist, um eine Echtzeit-3D-Karte der Roboterumgebung wahrzunehmen und zu erstellen. Anschließend verfügen wir über eine Reihe von Wahrnehmungsalgorithmen, die diese Daten verwenden, um beispielsweise den Roboter zu steuern wo unbekannte Gebiete erkundet und die Umgebung in Bezug auf die Roboterfähigkeiten charakterisiert wird.

Und woher weiß dieser Roboter-Proto-Transformer, welche Formen er annehmen soll? Hier ist wieder Daudelin:

Es kann Treppen oder schmale Spalten, flache Bereiche usw. erkennen, und dann verwendet der übergeordnete Planer diese Informationen, um zu entscheiden, welche Einträge aus der Bibliothek, welche Aktionen und welche Roboterformen für die Ausführung der Aufgaben unter den Umgebungsbedingungen erforderlich sind.

Was kommt als nächstes für diesen Roboter? Forscher Tarik Tosun erzählt Inverse Es könnte zwei Situationen geben, in denen es verwendet wurde: Eine Katastrophenzone - ein Szenario, das üblicherweise von Robotikern genutzt wird - und die eher alltägliche Situation eines typischen Zuhauses mit Teppich- und Parkettböden, Treppen und möglicherweise sogar einem Haufen schmutziger Wäsche.

„Wenn Sie sich in einer Katastrophenzone befinden, ist möglicherweise nicht einmal klar, was die Aufgabe ist, bevor Sie tatsächlich hineingehen, oder? Wenn Sie in ein eingestürztes Gebäude gehen, wissen Sie nicht, wie es innen aussieht oder ob sich dort Menschen befinden, die Sie vielleicht retten möchten “, sagt Tosun.

„Ein Roboter, der sehr vielseitig einsetzbar ist, könnte in diesem Szenario nützlich sein, da er die Umgebung einschätzen und dann vielleicht eine Schlange werden kann, um durch eine kleine Spalte oder sogar ein Tierheim zu gehen, um die Menschen vor Trümmern zu schützen. sowas in der Art."

Diese Roboter könnten auch Haushaltshelfer sein, sagt Tosun:

Ein etwas weniger aufregendes Beispiel oder eine Domäne könnte sich nur in den Häusern der Menschen befinden. Wenn Sie einen kleinen Roboter haben möchten, der bei jemandem zu Hause arbeitet, haben unsere Wohnungen und Büros und Innenräume ziemlich komplizierte Umgebungen. Es gibt oft Unordnung, viele verschiedene Oberflächen, die der Roboter möglicherweise durchqueren muss, und die Fähigkeit, sich beispielsweise in einen Roboter zu verwandeln - eine Form, die sich gut für das Treppensteigen eignet, wenn Sie Treppen steigen müssen oder ein gutes Zoomen über dem Boden, wenn Sie einen flachen Boden haben. Es könnte auch in einem Zuhause sehr nützlich sein.

Was können diese Roboter noch nicht tun, um bald zu sein? Es kommt darauf an, wie der Roboter denkt und wie er stärker werden könnte, sagen die Forscher.

Tosun erzählt Inverse dass modulare Roobts sehr gut flexibel sind, aber nicht sehr stark sind; Sie können keine schweren Gegenstände heben. Die Forscher kombinieren ihren modularen Charakter mit leistungsfähigeren Hubrobotern oder Robotern. Die modularen Roboter könnten auch zum Aufbau von Strukturen verwendet werden, die es ermöglichen, sie in neuen Kapazitäten einzusetzen, beispielsweise beim Skalieren großer Strukturen.

Der andere interessante Bereich, den der modulare Proto-Transformer verbessern könnte, betrifft künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen. Im Moment verfügt der modulare Roboter über eine Bibliothek mit Entscheidungen oder Aktionen, die lokal gespeichert werden müssen. Hier ist Hadas Kress-Gazit, ein weiterer Forscher im Team und Dozent bei Cornell:

"Eine wirklich interessante Frage wäre, ob wir das irgendwie automatisieren können", sagt Kress Gazit Inverse. „Also können wir maschinelles Lernen nutzen? Können wir verschiedene (Atomisierungs-) Algorithmen verwenden, um diese erstellen zu können, oder zumindest eine Reihe von möglichen Formen und Verhaltensweisen, die wieder die größeren Aufgaben umfassen, als wir derzeit tun können. Das ist also eine interessante Forschungsfrage, die wir untersuchen."