Alų pilstantis ir žmogaus veiksmus numatantis robotas (Video)
Robotas iš Cornell’io universiteto Asmeninės Robotikos laboratorijos išmoko numatyti žmogaus veiksmus ir, esant reikalui, ištiestai savo pagalbos ranką, o tiksliau – pagalbos žnyples.
Suvokimas, kada ir kur reikia įpilti alaus arba atidaryti šaldytuvo dureles, robotui gali būti sudėtinga užduotis, nes vertindamas esamą situaciją ir aplinką šis susiduria su daugybe kintamųjų. Komanda iš Cornell’io universiteto rado šiai problemai išeitį.
Įdėmiai žvelgdamas per Microsoft Kinetic 3D kamerą ir naudodamas 3D vaizdo įrašų duomenų bazę, Cornell’io robotas nustato matomą veiklą, apsvarsto, kokios yra regimų objektų panaudojimo galimybės, ir nusprendžia, kaip tuos objektus būtų galima panaudoti vykstančioje veikloje. Tuomet jis sukuria galimų ateities veiksmų scenarijus (pavyzdžiui, valgymo, gėrimo, valymo, padėjimo į šalį ir pan.) ir galiausiai pasirenka labiausiai tikėtiną variantą. Veiksmams ir toliau vykstant robotas nuolatos atnaujina bei tobulina savo prognozes.
„Mes išgryninome pagrindinius žmogaus elgsenos principus”,- teigė Cornell‘io kompiuterijos mokslų profesorius ir su tyrimais susijusių studijų bendraautorius Ashutosh‘as Saxena. „Kavos gėrimas yra didelė veikla, bet ji susideda iš keletos dalių.“ Jis paaiškino, jog robotas kuria savo „žodyną“ iš labai mažų dalelyčių, kurias gali įvairiais būdais ir skirtinga seka sudėti kartu, kad atpažintų galimas dideles veiklas.
Saxena ir Cornell‘io abiturientė Hema S. Koppula šiais metais pristatė savo tyrimus Tarptautinėje Mašinų Mokymosi konferencijoje Atlantoje ir Robotikos: Mokslų ir Sistemų konferencijoje Berlyne.
Bandymų metu robotas buvo teisus 82 procentais atvejų, kai reikėjo nuspėti žmogaus veiksmus vienai sekundei į ateitį, 71 % – trims sekundėms ir 57 % – dešimčiai sekundžių.
„Nors žmonės ir yra nuspėjami, jie nuspėjami tik kuriam laikui”,- sakė Saxena. „Ateityje bandysime nustatyti, kaip robotas planuoja savo veiksmus. Šiuo metu mes kone užprogramuojame atsakomuosius veiksmus, bet turėtų būti būdas, kaip patį robotą išmokyti kurti atsakus.https://www.youtube.com/watch?v=xaa_wEkCvG0
Suvokimas, kada ir kur reikia įpilti alaus arba atidaryti šaldytuvo dureles, robotui gali būti sudėtinga užduotis, nes vertindamas esamą situaciją ir aplinką šis susiduria su daugybe kintamųjų. Komanda iš Cornell’io universiteto rado šiai problemai išeitį.
Įdėmiai žvelgdamas per Microsoft Kinetic 3D kamerą ir naudodamas 3D vaizdo įrašų duomenų bazę, Cornell’io robotas nustato matomą veiklą, apsvarsto, kokios yra regimų objektų panaudojimo galimybės, ir nusprendžia, kaip tuos objektus būtų galima panaudoti vykstančioje veikloje. Tuomet jis sukuria galimų ateities veiksmų scenarijus (pavyzdžiui, valgymo, gėrimo, valymo, padėjimo į šalį ir pan.) ir galiausiai pasirenka labiausiai tikėtiną variantą. Veiksmams ir toliau vykstant robotas nuolatos atnaujina bei tobulina savo prognozes.
„Mes išgryninome pagrindinius žmogaus elgsenos principus”,- teigė Cornell‘io kompiuterijos mokslų profesorius ir su tyrimais susijusių studijų bendraautorius Ashutosh‘as Saxena. „Kavos gėrimas yra didelė veikla, bet ji susideda iš keletos dalių.“ Jis paaiškino, jog robotas kuria savo „žodyną“ iš labai mažų dalelyčių, kurias gali įvairiais būdais ir skirtinga seka sudėti kartu, kad atpažintų galimas dideles veiklas.
Saxena ir Cornell‘io abiturientė Hema S. Koppula šiais metais pristatė savo tyrimus Tarptautinėje Mašinų Mokymosi konferencijoje Atlantoje ir Robotikos: Mokslų ir Sistemų konferencijoje Berlyne.
Bandymų metu robotas buvo teisus 82 procentais atvejų, kai reikėjo nuspėti žmogaus veiksmus vienai sekundei į ateitį, 71 % – trims sekundėms ir 57 % – dešimčiai sekundžių.
„Nors žmonės ir yra nuspėjami, jie nuspėjami tik kuriam laikui”,- sakė Saxena. „Ateityje bandysime nustatyti, kaip robotas planuoja savo veiksmus. Šiuo metu mes kone užprogramuojame atsakomuosius veiksmus, bet turėtų būti būdas, kaip patį robotą išmokyti kurti atsakus.https://www.youtube.com/watch?v=xaa_wEkCvG0
Facebook komentarai
Reklama
Reklama
Mūsų draugai
Naujausi įrašai
Europos Sąjunga ir robotika: kur link mes keliaujame?
Parrot SLAM dunk – paketas, skirtas bepiločių gamintojams (Video)
Mesh Mould – robotas-statybininkas (Video)
Inovacinis robotas-dažytojas PictoBot iš Singapūro (Video)
Plobot – robotas, mokantis vaikus programavimo (Video)
HES Hywings — bepilotis, naudojantis vandenilio kurą (Video)
Emotix Miko — komunikacinis robotas su emocijomis (Video)
MMS Drone – patvarus benzininis bepilotis (Video)
Draugaukime
Naujausi komentarai
Žymos
3D spausdinimas
Amazon
ATLAS
Audi
autonominiai automobiliai
Autopilotas
bepilotės skraidyklės
Bepiločiai orlaiviai
bionika
Bioninė ranka
BMW
Boston Dynamics
darbo rinka
DARPA
Dirbtinis intelektas
DJI
dronai
Facebook
futurizmas
Google
humanoidai
Japonija
JAV
Kariniai dronai
Kiborgai
Kinija
Koviniai dronai
kvadrokopteriai
Kvadrokopteris
Lietuva
Marsas
minkštieji robotai
MIT
Nanorobotika
Nao
NASA
Oro robotai
Pepper
Psichologija
Robotiniai protezai
Robotinė ranka
Rusija
Saugumas
Tesla
Virtuali realybė
Visos kategorijos
- Dirbtinis intelektas
- Dronai
- Egzoskeletai
- Karinė robotika
- Namų robotai
- Naujausi
- Pagalbos robotai
- Pramoniniai robotai
- Robotai
- Robotai humanoidai
- Robotai ir menas
- Robotai ir žmonės
- Robotai kine
- Robotai medicinoje
- Robotai mokslui
- Robotai pramogai
- Robotikos ateitis
- Robotiniai automobiliai
- Robotiniai žaislai
Komentarai (0)