Przełom 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.
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.
Źródło: www.cordis.europa.eu
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.
Źródło: www.cordis.europa.eu
03-03-2023
Najdokładniejsze systemy satelitarnego transferu czasu
Nie zawsze zegar atomowy działa lepiej niż kwarcowy.
03-03-2023
Ponad połowa chorych z SARS-CoV2 cierpi na długi covid
Przez długi czas może mieć takie objawy jak zmęczenie.
03-03-2023
Uniwersytet Warszawski będzie kształcić kadry dla energetyki jądrowej
Przekazał Wydział Fizyki UW.
Recenzje