или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Роботы скоро научатся ставить объекты на свои места

schedule 23.05.2012 в 14:54 link исследование
​Исследователи Корнельской лаборатории персональных роботов обучили робота обследовать помещение, выявить все объекты, выяснить, где они должны быть и отнести их на свои места.
Их новые методы – это новые алгоритмы, которыми запрограммирован робот для выявления и размещения объектов. Эти исследования были описаны в майском номере Международного журнала по робототехнике, а также некоторые аспекты работы были представлены на Международной конференции по робототехнике и автоматизации 14 – 18 мая в Сент-Поле, штат Миннесота.

Предыдущее исследование ученых было направлено на размещение отдельных объектов на плоской поверхности, сказал Ашутош Саксена (Ashutosh Saxena), доцент кафедры информатики. - "Наш основной вклад, который направлен на группу объектов - это первая работа, которая размещает объекты в необычные места", - сказал он.

Новые алгоритмы позволяют роботу рассмотреть характер объекта при принятии решения, что делать с ним. - "Он учится не ставить обувь в холодильник", - объясняет аспирант Юн Цзян (Yun Jiang). И в то время как обувь может быть помещена правильно на любую плоскую поверхность, она должна быть на полу, а не на столе.

Исследователи протестировали размещения посуды, книг, одежды и игрушек на столы и полки, стеллажи для посуды, в холодильники и шкафы. Робот проявил до 98 процентов успеха в выявлении и размещении объектов, которые видел перед собой. Он также был способен разместить объекты, которые он раньше никогда не видел, но успех при этом был в среднем 80 процентов. Объекты разных форм, такие как одежда и обувь, чаще всего приводили к ошибкам.



Робот начинает сканировать комнату с помощью 3-D камеры Microsoft Kinect, первоначально созданной для видео-игр, но в настоящее время широко используемой исследователями робототехники. Многие кадры соединяются, чтобы создать общее представление о помещении, которое компьютер робота делит на блоки на основе разрывов цвета и формы. Робот показывает несколько примеров каждого вида объекта и узнает, какие у них общие характеристики. Для каждого блока вычисляется соответствие с каждого объекта в базе данных и выбирается наиболее вероятный вариант.

Для каждого объекта робот проверяет целевую область и принимает решение о необходимости и правильном размещении. Опять же он делит 3-D изображение пространства на мелкие части и вычисляет ряд особенностей каждого фрагмента, с учетом формы объекта этого помещения. Исследователи обучили робота для выполнения этой задачи путем графического моделирования, в котором размещение объектов помечены как нужные и ненужные, и он строит модель того, как разместить нужные объекты. Он выбирает часть пространства с ближайшими объектами, подходящими к этой модели.

Наконец робот создает графическое моделирование того, как переместить объект в его окончательное место и выполняет эти движения. Это практическое применение компьютерной графики далеко от игр и анимаций, - отметил Саксена.

Производительность робота может быть улучшена, говорят исследователи. Нужно добавить камеры, которые обеспечивают более высокое разрешение изображений, а также предварительно программировать робота для 3-D моделей объектов, которыми он собирается управлять. Робот видит только часть реального объекта, Саксена объяснил, поэтому обычная чашка для него может выглядеть как земной шар. Тактильная обратная связь от руки робота также будет способствовать его знанию, когда объект находится в устойчивом положении и может быть обработан.

В будущем, Саксена говорит, что он хотел бы добавить еще "контекст" действий, чтобы робот мог реагировать на более тонкие особенности объектов. Например, компьютерная мышь может быть размещена в любом месте стола, но в идеале она должна находиться рядом с клавиатурой.
Данное исследование финансировалось Microsoft Faculty Fellowship.

Комментарии: