Роботу очень сложно разбираться с незнакомыми вещами, которые к тому же нужно разложить по никогда не виданным полкам. Но их «укротители», робототехники из Корнеллского университета (США), почти справились.
В ПО робота пришлось заложить список разрешённых и запрещённых положений различных классов предметов в пространстве. (Здесь и ниже илл. Saxena Lab.)
Ели вам предложат позвонить неблизкому приятелю, попросить его выложить всю еду из холодильника, перемешать, а потом приехать к нему и разложить всё по законным местам, полагаем, вы откажетесь, потому что не гарантируете точность. Роботу в этом смысле ещё труднее, поскольку он не знает, к примеру, что пластиковая бутылка мнётся, а яйца до невозможности хрупки. Но на помощь пришли ведомые в бой профессором исследователи из , из-под пера которых вышло ПО, позволяющее роботу быстро учиться и разбирать по местам совершенно незнакомые предметы.
Такие механизмы были бы полезны не только в роли продвинутого , разбирающего ваши носки по парам (задача, с которой не справился без нечеловеческих усилий ещё ни один холостяк), но и (в первую очередь) на производстве, где неспособность роботов к универсальному использованию затрудняет их применение в целом ряде операций.
Вот кое-что о налёте робота на холодильник:
Чтобы поставить предмет на место (ту же бутылку), робот осматривает окружающее пространство при помощи камеры Microsoft Kinect 3D, затем создаёт трёхмерную графическую симуляцию того, как предмет будет выглядеть в том или ином месте холодильника, а потом оценивает путь, траекторию, по которой вещь может туда попасть, не сталкиваясь со стенками холодильника.
Более того, встречая в комнате незнакомые вещи, робот способен классифицировать их и принять решение о том, что объекты некоторого класса стоит отнести в тот же холодильник (ибо продукты), а носкам, например, делать там нечего (ибо несъедобны). Как шутят исследователи, они ещё не решили, добавлять ли обонятельный сенсор, чтобы робот мог отнести грязные носки в корзину с бельём, а чистые — уложил на полку.
Реализация алгоритмов не всегда бывает удачной: иногда тарелки становятся на ребро, а не в стопки.
Ну а если серьёзно, то до этого пока далеко. Трёхмерная симуляция нынешней версии программы даётся пока не очень: на иллюстрации видно, что тарелки, например, были поставлены вертикально (вместо того чтобы быть разложенными стопками, одна в другую), а одна из вешалок вылезает из платяного шкафа.
И тем не менее есть приложения, где успех налицо. Исследователи разбрасывали книги по холодильнику, одежду — по подставкам для посуды, а посуду раскладывали по платяному шкафу. Размещение незнакомых предметов по холодильникам и шкафам было точным в 80% случаев (не у каждого холостяка процент выше), а если объект был уже знаком роботу, то количество промашек падало до 2%. Увы, почти во всех случаях ошибочно идентифицировались предметы с изменяемой формой, особенно одежда. Твёрдые же объекты определялись и раскладывались роботом правильно.
Алгоритмы этого ПО были представлены исследователями в майском выпуске издания .
Комментариев нет:
Отправить комментарий