European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Developmental Context-Driven Robot Learning

Article Category

Article available in the following languages:

Ramię robotyczne zapowiedzią przełomu w uczeniu robotów

Dzięki ogromnym potencjalnym korzyściom, jakie mogą przynieść społeczeństwu roboty są coraz częściej wykorzystywane poza przemysłem. Unijni naukowcy zbadali proces rozwojowego uczenia się w czasie rzeczywistym robota humanoidalnego wykonującego codzienne czynności manipulacyjne.

Gospodarka cyfrowa icon Gospodarka cyfrowa
Technologie przemysłowe icon Technologie przemysłowe
Społeczeństwo icon Społeczeństwo
Badania podstawowe icon Badania podstawowe

Uczestnicy finansowanego ze środków UE projektu DECORO (Developmental context-driven robot learning) skupili się na rozwojowym, kontekstowym procesie uczenia robotów, co ma kluczowe znaczenie, jeśli roboty mają w przyszłości poprawić naszą jakość życia. Celem projektu DECORO było lepsze poznanie związków między „stanem” wykorzystywanym w algorytmach uczenia się, „ucieleśnieniem” samego robota a kontekstem sensorycznym. W pierwszej kolejności zespół DECORO stworzył architekturę umożliwiającą badanie procesu uczenia się w czasie rzeczywistym w różnych kontekstach wielowymiarowych. Najważniejszym odkryciem był fakt, że w przypadku dostarczenia większego zestawu bodźców sensorycznych robot o wiele lepiej radzi sobie z szumem informacyjnym i zapamiętywaniem podczas wykonywania podobnych zadań. Następnie badacze opracowali open source'owe, wydrukowane na drukarce 3D ramię robotyczne, które rozwija swoje zdolności sensomotoryczne podczas fizycznych interakcji z otoczeniem. Ramię zawiera podzespoły strukturalne wydrukowane na domowych drukarkach 3D oraz gumowe ścięgna pracujące w układzie agonista-antagonista. Taka konstrukcja ułatwia powtarzanie ruchów, zapewnia wytrzymałość nawet na szybkie uderzenia, skraca czas naprawy uszkodzonych elementów do zaledwie kilku minut oraz w razie potrzeby gwarantuje sztywność i tłumienie. Dzięki zastosowaniu siłowników o zmiennej sztywności i pasywnym mechanizmie sterowania podatnego ramię wytrzymuje uderzenia oraz jest w stanie fizycznie badać obiekty, które nie zostały ujęte w modelu. Zastosowane proste modele wewnętrzne określają powiązania między długością mięśni a kątem zgięcia stawu i stopniem sztywności. Ramię uczy się tych powiązań w procesie samokalibracji, po czym wykorzystuje je do wykonywania szybkich, celowanych ruchów oraz przewidywania kolizji. Dynamiczny mechanizm współskurczy działający podczas ruchu ramienia redukuje poziom oscylacji występujących zwykle w punkcie końcowym ruchu ramienia (http://mstoelen.github.io/GummiArm/). Na zakończenie projektu partnerzy przeprowadzili analizę pracy ramienia robotycznego celem określenia wzorców zachowań bazujących na kontekście. Dzięki oprogramowaniu i osprzętowi open source miękkie wytrzymałe ramię DECORO w niespotykany dotąd sposób integruje się z otoczeniem. Ramię to zostało już wykorzystane przez wiele uniwersytetów na całym świecie. Dodatkowo założone w Wielkiej Brytanii specjalnie w tym celu przedsiębiorstwo Fieldwork Robotics Ltd. sprawdza możliwość wykorzystania ramienia robotycznego w rolnictwie do zadań związanych ze zbieraniem.

Słowa kluczowe

Ramię robotyczne, robot, uczenie robota, uczenie się w miarę rozwoju, DECORO

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania