НОВИНИ


GOOGLE УЧИ РОБОТИЗИРАНИ РЪЦЕ ДА РАЗБИРАТ КАКВО ПРАВЯТ
03.04.2016


Особеното при тях е, че те ще могат да координират това, което "виждат", с това, което правят
 
Въпреки че Google обяви за продажба компанията за роботи Boston Dynamics, технологичният гигант не се е отказал напълно от работата си в сферата на роботиката. Сега специалистите от Google Research в съдействие с колегите си от отдела за тайни разработки Google X са се заели да обучават "умни" роботизирани ръце. Или по-точно да ги научат да се самообучават. Идеята на специалистите е ръцете да могат напълно сами да успяват да селектират предмети според техни свойства - дали са тежки или леки, дали са плоски или обемисти, твърди или меки, прозрачни или не. Защо обаче подходът на специалистите от Google е уникален и 800 хил. хващания на предмети от ръцете са само началото на тяхната работа? Хората са добри в хващането на предмети, основно заради очите, а не толкова заради ръцете. Можем да хващаме неща и със затворени очи, но е много по-лесно, ако виждаме как ръката ни взаимодейства с обекта, който искаме да вземем. В роботиката това се определя като "visual servoing" - технология, която използва визуална обратна връзка сензор, за да управлява движенията на робота. Тази технология, освен че подобрява точността на хващане, прави вземането на предмети възможно, дори когато те се движат или самата ръка променя местоположението си по-време на хващане (или казано с по-прости думи: когато хваща в движение). Обучаването на роботи на тези умения може да е трудно, тъй като няма очевидни взаимовръзки между данните от сензора и действията, особено когато заряди с данни от сензора идват постоянно. По-умният и по-лесен начин за обучение на роботите е да ги оставиш да се справят сами. Именно затова специалистите от Google са оставили роботизираната ръка "7-DoF" сама да селектира предмети, използвайки монокъл и задълбочено комплексно машинно обучение (convolutional neural network; CNN), което да предвижда крайния резултат от хващането. CNN постоянно се променя и поумнява, а с цел да ускори процеса, Google е стартирала едновременно 14 роборъце, които се занимават със селекция на предмети. При това обучението е напълно автоматизирано - единственото, което изисква човешка намеса, е пълненето на контейнерите с още предмети. При едновременно работещи 14 робота, се събира много информация за кратко време, но и се проявява неочаквана вариация в експеримента. Камерите на роботите са поставени малко различно, а осветлението също е леко различно за всеки от тях. Така се проявява различия в начина по-който роботите държат "пръстите" си:
 


Положителното е, че роботите в крайна сметка са "толерантни" към леките хардуерни вариации и калибриране на камерата, което като цяло прави захвата им по-надежден. Въпреки това методът им за обучение не може да бъде прекалено генерализиран и широкоизползван, тъй като е малко вероятно да работи при съвсем различен хардуер или при други условия за хващане на предмети (например, вземане на неща от рафтове).

В бъдеще изследователите планират да увеличат разнообразието при тренировъчните условия, за да разберат до каква степен тяхната технология може да се адаптира. Те също така ще проучват как методът им може да се използва при роботите в "истинския свят", които са изложени на много по-широка вариация на условията за работа, предметите, осветеността и т.н.


 

 
източник: nauka.offnews.bg

 


 
678204