Roboty w USA są uczone wspólnej pracy z ludźmi

Roboty w USA są uczone wspólnej pracy z ludźmi
Fot. Adobe Stock. Data dodania: 20 września 2022

W USA testują roboty potrafiące przestrzegać zasad ruchu pieszego. "To własność kluczowa dla robotów mających pracować z ludźmi w sektorze usług" - mówią badacze pracujący nad projektem.

  • Maszyny kontrolowane są za pomocą standardowych mechanizmów dla naziemnych urządzeń autonomicznych.
  • Jednym z problemów jest to, że roboty mogą zachowywać się zbyt ostrożnie.
  • Roboty są trenowane za pomocą symulacji komputerowych.

Naukowcy z Instytutu Technologicznego Massachusetts (MIT) pracują nad testami autonomicznych robotów, które wyposażone są w moduł pozwalający na bezkolizyjną nawigację w ruchu pieszym. Moduł ten, operujący na mechanizmach uczenia maszynowego, pozwala robotom dostosowywać swoją prędkość i zachowanie do warunków ruchu pieszego na podstawie jego obserwacji.

Według Yu Fana Chena, który zarządza projektem w MIT, "+świadoma społecznie+ nawigacja robotów jest kluczowa dla urządzeń pracujących w środowiskach, w których wymagane jest częste wchodzenie w interakcje z ludźmi w ruchu. Dla przykładu, roboty tego typu mogą poruszać się po chodnikach, wykonując usługi dostarczania przesyłek".

Naukowcy z MIT wyposażyli testowane roboty w czujniki takie, jak kamery, czujniki głębi i lidar, mające za zadanie umożliwić maszynom "rozpoznawanie" otoczenia. Stworzyli również algorytmy (jako część otwartego oprogramowania towarzyszącego projektowi), na podstawie których roboty będą mogły mapować otoczenie i określać swoje położenie. Maszyny kontrolowane są za pomocą standardowych mechanizmów dla naziemnych urządzeń autonomicznych (które można spotkać również w systemach kontroli samochodów autonomicznych).

Michael Everett, jeden ze studentów MIT biorących udział w pracy przy projekcie, zwraca uwagę że jednym z największych problemów dotyczących wdrażania systemów robotycznych jest "to, że roboty mogą zachowywać się za ostrożnie, a z drugiej strony mogą być zbyt agresywne. Ludzie nie uznają robotów za coś, co dochowuje społecznie akceptowanych reguł. Boją się, że roboty nie będą na przykład przestrzegać dozwolonej prędkości na drogach, bądź też będą zajmować za dużo przestrzeni".

Aby rzucić wyzwanie tym problemom, drużyna zaangażowana w projekt MIT wykorzystała zaawansowany system uczenia maszynowego. Jego istotą jest trenowanie robotów do wykonywania określonych czynności na podstawie symulacji komputerowych. Naukowcy w symulacjach zawarli powszechnie uznane normy ruchu pieszego, takie jak zasady poruszania się po prawej stronie chodnika, czy zachowywanie odpowiedniej odległości od innych uczestników ruchu.

"Nasze roboty mają poruszać się w gęsto zaludnionych środowiskach, takich jak szpitale czy centra handlowe. Chcemy, aby nie były kolizyjne, ani inwazyjne. Mają poruszać się w ruchu pieszym na takich samych zasadach, jak ludzie" - mówi Everett.
×

DALSZA CZĘŚĆ ARTYKUŁU JEST DOSTĘPNA DLA SUBSKRYBENTÓW STREFY PREMIUM PORTALU WNP.PL

lub poznaj nasze plany abonamentowe i wybierz odpowiedni dla siebie. Nie masz konta? Kliknij i załóż konto!

Zamów newsletter z najciekawszymi i najlepszymi tekstami portalu

Podaj poprawny adres e-mail
W związku z bezpłatną subskrypcją zgadzam się na otrzymywanie na podany adres email informacji handlowych.
Informujemy, że dane przekazane w związku z zamówieniem newslettera będą przetwarzane zgodnie z Polityką Prywatności PTWP Online Sp. z o.o.

Usługa zostanie uruchomiania po kliknięciu w link aktywacyjny przesłany na podany adres email.

W każdej chwili możesz zrezygnować z otrzymywania newslettera i innych informacji.
Musisz zaznaczyć wymaganą zgodę

KOMENTARZE (0)

Do artykułu: Roboty w USA są uczone wspólnej pracy z ludźmi

NEWSLETTER

Zamów newsletter z najciekawszymi i najlepszymi tekstami portalu.

Polityka prywatności portali Grupy PTWP

Logowanie

Dla subskrybentów naszych usług (Strefa Premium, newslettery) oraz uczestników konferencji ogranizowanych przez Grupę PTWP

Nie pamiętasz hasła?

Nie masz jeszcze konta? Kliknij i zarejestruj się teraz!