物理科技生物学-PHYICA

在机器人的帮助下穿衣全能扫描王手机版下载服

技术工程 2021-12-19 21:55:14

Getting dressed with help from robots Credit:麻省理工学院旧石器时代的基本安全需求随着工业和认知革命的开始而大幅度演变。我们与原材料的互动少了一点,与机器的互动多了一点。机器人没有相同的硬连线行为意识和控制,因此与人类的安全协作需要有条不紊的计划和协调。你可以假设你的朋友可以把你早上的咖啡加满,而不会洒到你身上,但是对于机器人来说,这个看似简单的任务需要仔细观察和理解人类的行为。

麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的科学家最近创造了一种新的算法,帮助机器人找到有效的运动计划,以确保其人类对手的身体安全。在这种情况下,机器人帮助给人穿上夹克,这可能被证明是扩大对残疾人或行动受限者援助的有力工具。

麻省理工学院博士生沈力是一篇关于这项研究的新论文的主要作者,他说:“开发算法来防止身体伤害,而不会不必要地影响任务效率,这是一个关键的挑战。“通过让机器人对人类进行无害的撞击,我们的方法可以找到高效的机器人轨迹,给人类穿上安全保障。”

人体建模、安全性和效率

适当的人类建模——人类如何移动、反应和响应——对于在人机交互任务中实现成功的机器人运动规划是必要的。如果人类模型完美,机器人可以实现流畅的交互,但在许多情况下,没有完美的蓝图。

信用:麻省理工学院例如,运送到家中的机器人将有一个非常狭窄的“默认”模型,描述人类在辅助穿衣任务中如何与其互动。它无法解释人类反应的巨大差异,这取决于无数变量,如个性和习惯。一个尖叫的蹒跚学步的孩子对穿上外套或衬衫的反应会不同于所有的老人,或者那些可能很快疲劳或灵巧性下降的残疾人。

如果那个机器人的任务是穿衣打扮,并且仅仅根据默认模型来规划轨迹,那么这个机器人可能会笨拙地撞上人类,导致不舒服的体验,甚至可能受伤。然而,如果它在确保安全方面过于保守,它可能会悲观地假设附近的所有空间都不安全,然后无法移动,这就是所谓的“冷冻机器人”问题。

为了提供人类安全的理论保证,该团队的算法对人类模型中的不确定性进行了推理。该团队没有一个单一的默认模型,机器人只理解一种潜在的反应,而是让机器理解许多可能的模型,以更接近地模仿人类如何理解其他人类。随着机器人收集更多数据,它将减少不确定性并完善这些模型。

为了解决冷冻机器人的问题,该团队重新定义了人类感知运动规划者的安全,即避免碰撞或发生碰撞时的安全碰撞。通常,特别是在日常生活活动的机器人辅助任务中,碰撞是无法完全避免的。这允许机器人与人类进行无害的接触以取得进步,只要机器人对人类的影响低。有了这种双管齐下的安全定义,机器人可以在更短的时间内安全地完成包扎任务。

例如,假设有两种可能的人类穿衣反应模型。“模型一”是穿衣时人体会上移,“模型二”是穿衣时人体会下移。利用该团队的算法,当机器人计划其运动时,它将尝试确保两个模型的安全性,而不是选择一个模型。无论人是向上还是向下移动,机器人找到的轨迹都会是安全的。

为了更全面地描述这些相互作用,未来的努力将集中在研究机器人辅助换药任务中除了身体感受之外的主观安全感受。

卡内基梅隆大学(2021年秋季)机器人研究所助理教授扎克里·埃里克森(Zackory Erickson)表示:“这种多方面的方法结合了集合论、人类感知的安全约束、人类运动预测和反馈控制,以实现安全的人机交互。“这项研究可能会应用于各种辅助机器人场景,最终目标是让机器人能够为残疾人提供更安全的身体帮助。”

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