MIT учит роботов лучше двигаться

Команда ученых в Массачусетском технологическом институте разработала автономный робот, который использует набор датчиков и усовершенствованный метод машинного обучения для навигации по переполненным районам, соблюдая социальные нормы. Колесный автомат может стать еще одним шагом к полностью автоматизированным ботам доставки или даже умным персональным мобильным устройствам, способным передвигаться по оживленной улице.

Если роботы когда-либо будут свободно перемещаться между нами, обходя (надеюсь) невинную повседневную деятельность, важно, чтобы они не только могли ориентироваться в своей среде, но также и то, что они могут обходить нас. Робот должен знать, где он находится, знать, где мы находимся, и иметь возможность планировать маршрут и двигаться по выбранному пути.

Предыдущие попытки

Предыдущие попытки заставить роботов перемещаться по местности, заполненной людьми, были встречены с разной степенью разочарования. Например, подход с использованием траектории, когда робот предсказывает, куда человек собирается идти по данным датчика, является проблематичным, потому что робот должен собирать данные в постоянно меняющейся среде и выяснить, каково его следующее движение. Это часто может привести к остановке / началу движения.

Другой метод заключается в программировании робота с простым реактивным подходом к управлению толпой, где он использует геометрию и физику для планирования маршрута и предотвращения столкновений. Это отлично работает, когда кто-то идет по прямой линии, но люди непредсказуемы, склонны к внезапным изменениям в направлении, что может привести к тому, что человек и бот попытаются занять одно и то же пространство одновременно.

Метод моделирования

Команда MIT попыталась научить своего робота ориентироваться в толпе, используя технику под названием усиленное обучение. На базовом уровне метод включает в себя введение робота в сценарий обучения компьютерному моделированию, призванных научить его, как обращаться с объектами, двигающимися с различной скоростью и траекториями, при этом принимая во внимание моделируемых людей в окружающей среде.

Моделирование также использовалось для обучения робота навигации при соблюдении социальных норм, таких как ходьба с правой стороны и поддержание скорости пешехода в 1,2 метра в секунду. Когда робот затем сталкивается с комнатой людей в реальном мире, он распознает определенные ситуации, возникающие во время тренировки, и рассматривает их соответственно при соблюдении правил пешехода.

Вне компьютера MIT описывает своего робота как «киоск на колесах». Он оснащен множеством датчиков, включая веб-камеру, датчик глубины и датчик LIDAR с высоким разрешением, который позволяет роботу воспринимать окружающую среду и использует алгоритмы с открытым исходным кодом, чтобы помочь определить его положение.

Датчики оценивают окружающую среду вокруг робота каждую десятую секунды, позволяя ему плавно регулировать свой путь на ходу, не останавливаясь и рассчитывая его лучший вариант.

«Мы не планируем целый путь к цели - не имеет смысла делать это, особенно если вы предполагаете, что мир меняется, - комментирует аспирант Майкл Эверетт, один из соавторов исследования. - Мы просто смотрим на то, что видим, выбираем скорость, делаем это на десятую часть секунды, затем снова смотрим на мир, выбираем другую скорость и снова идем. Таким образом, мы считаем, что наш робот выглядит более естественным и предвидит, что делают люди».

Ученые объединили своего необычно выглядящего робота с методикой обучения и направились в центр Stata MIT для серии физических тестов. В течение 20 минут робот успешно перемещался по забитому пешеходными дорожками зданию, не натыкаясь на одного человека.

«Мы хотели принести его куда-нибудь, где люди делали свои повседневные дела, отправлялись в класс, получали еду, и мы показали, что были готовы ко всему этому, - говорит Эверетт. - Однажды была даже группа тура, и робот прекрасно избегал их».

Команда планирует продолжить и расширить свои исследования и изучить, как роботы путешествуют по сценарию, где люди движутся в толпе. Для этого может потребоваться обновленный набор правил поведения.

Некоторые люди могут быть несколько обеспокоены идеей обучения роботов двигаться между нами, но большинство, скорее всего, согласятся с тем, что новейший робот Массачусетского технологического института мало угрожает человечеству. Если эта технология сочетается с дизайном гепарда MIT и оснащена суперкомпьютером IMB Watson для создания своего рода роботизированного кентавра, возможно, тогда пришло время волноваться.

Документ с подробным описанием исследования будет представлен на конференции IEEE по интеллектуальным роботам и системам в следующем месяце.

На видео ниже показан робот Массачусетского технологического института в работе.