Мичиганское исследование учит роботов отношениям с домашними объектами

Цель исследования — предоставить практический метод, позволяющий роботам активно искать целевые объекты в сложной среде.

Возможно, мы не живем в наполненном роботами будущем, о котором когда-то мечтали футуристы, но мы приближаемся к нему. Громкоговорители с виртуальными помощниками внутри и роботы-пылесосы стали обычным явлением, и в следующем десятилетии следует ожидать еще больше вторжений в дома ботов.

Одно из препятствий, с которыми в настоящее время сталкиваются разработчики, — это обучение роботов маневрированию по дому. С этой целью исследовательская группа из Мичиганского университета опубликовала новую модель, обучающую роботов отношениям между предметами домашнего обихода.

Например, роботу можно поручить взять белье из корзины наверху и переместить его в стиральную машину. Модель можно научить понимать, где находится корзина и машина, что устраняет необходимость перемещать робота вручную.

«Возможность эффективно искать объекты в окружающей среде имеет решающее значение для автономного выполнения задач сервисными роботами, — сказал Чжэнь Цзэн, соавтор исследования. — Мы предлагаем практический метод, который позволяет роботу активно искать целевые объекты в сложной среде. .”

Модель, называемая SLiM (Semantic Linking Maps), связывает объекты-ориентиры, такие как холодильник, с другими связанными объектами, такими как упаковка апельсинового сока или майонез. Таким образом, если робота попросят убрать со стола, он будет знать, что нужно положить предметы из холодильника на место.

Исследователи заявили, что SLiM учитывает неопределенность, например, если корзину для белья переместили, она не перестанет функционировать, хотя поиск нового местоположения может занять больше времени.

Это активное обновление географического местоположения и отношений между объектами должно улучшить долгосрочную работу роботов, которые в противном случае могут постоянно отключаться из-за изменения окружающей среды.

Roomba стал переломным моментом с точки зрения бытовых роботов, и большинство роботов, выпущенных позже, копировали его дизайн и функциональность. Однако роботы, представленные командой из Мичигана, гораздо более сложны, способны поднимать предметы и выполнять задачи.

У нас все еще есть несколько лет до появления этих типов роботов, хотя исследования, подобные этому, показывают, что они определенно находятся в стадии разработки.