Чтобы научить роботов работать независимо, но сообща, исследователи из Университета Цинциннати дали им родственную задачу: передвинуть диван.
Если вы когда-либо помогали кому-то перемещать мебель, вы знаете, что это требует координации — одновременного толкания или тяги и реакции в зависимости от того, что делает ваш помощник. «Это делает исследование сотрудничества между роботами идеальной задачей», — сказал Эндрю Барт, докторант Колледжа инженерии и прикладных наук Калифорнийского университета.
«Это хорошая метафора для сотрудничества», — сказал Барт.
В лаборатории интеллектуальной робототехники и автономных систем профессора аэрокосмической инженерии Калифорнийского университета Оу Ма студенты-исследователи разработали искусственный интеллект, чтобы научить роботов работать вместе, чтобы перемещать кушетку или, в данном случае, длинный стержень, служивший заменой, вокруг двух препятствий. и через узкую дверь в компьютерных симуляторах .
«Мы сделали это немного сложнее для себя. Мы хотим выполнить задачу с минимальным общением между роботами», — сказал студент Барт.
Он был ведущим автором исследования по проекту, опубликованного в журнале Intelligent Service Robotics . Соавторами были профессор Ма, докторант Калифорнийского университета Юфэн Сунь и старший научный сотрудник Калифорнийского университета Линь Чжан.
Ни один из роботов не руководил другим. И два робота не поделились своей стратегией заранее, чтобы выполнить задачу. Вместо этого они обратились к искусственному интеллекту, называемому нечеткой логикой. Нечеткая логика — это интеллектуальный метод управления, который имитирует рассуждения человека, заменяя простую двоичную классификацию (да, нет) степенями правильного или неправильного. Генетические алгоритмы модифицируют индивидуальные решения, чтобы «учиться» на прошлых результатах для оптимизации производительности с течением времени.
«В конечном итоге мы хотим расширить это число до 10 или более роботов, совместно работающих над проектом», — сказал Барт. «Если вы хотите построить гигантскую среду обитания в космосе, скажем, вам понадобится много роботов, работающих вместе. Но если вы полагались на сеть связи, и она выходит из строя, то весь ваш проект готов».
Если роботы могут работать независимо, потеря одного не будет иметь большого значения. Остальные могут компенсировать завершение миссии, сказал Барт.
Роботам было поручено пронести виртуальный диван вокруг двух препятствий и пройти через узкую дверь. Роботы успешно выполняли задачу в 95% случаев в симуляциях.
Что еще более важно, партнеры по работе с роботами на 93% преуспели в совершенно новом сценарии — с двумя новыми незнакомыми препятствиями и целевой дверью в другом месте. И роботы имели почти такой же успех без переобучения, даже когда исследователи изменили другие факторы, такие как размер «кушетки».
«Если вы можете обучить роботов работать полунезависимо, используя как можно меньше информации, то вы сделаете свою систему более устойчивой к этим сбоям и упростите сотрудничество большим группам», — сказал Барт.
«Наша долгосрочная цель состоит в том, чтобы несколько роботов могли сотрудничать для выполнения сложных задач, таких как перемещение мебели», — сказал Ма.
Робототехника прошла долгий путь за последние 20 лет, внося свой вклад в промышленность, исследование космоса и торговлю.
Исследователи прилагают все усилия, чтобы повысить безопасность людей вокруг роботов, что может повысить производительность. Точно так же, по словам Ма, роботы, которые могут работать совместно, создадут огромные возможности.
«Существует множество приложений. В любом месте, где у вас есть работа, которую в будущем будут выполнять несколько человек, у вас могут быть несколько роботов», — сказал Ма. «В настоящее время большинство роботов работают в одиночку. Но в будущем нам понадобится несколько роботов, работающих вместе, как сейчас люди».
Система управления, которую разрабатывают он и его ученики, является масштабируемой, что означает, что они могут добавлять к задаче любое количество роботов.
«И не нужно их переучивать, если вдруг их всего четыре или шесть», — сказал он. «Если один или два потерпят неудачу, остальные смогут продолжить работу. Это ключ».
Кроме того, вам не нужно вознаграждать своих роботов- помощников пиццей.
Дополнительная информация: Эндрю Барт и др., Генетический нечеткий метод обучения двух независимых роботов выполнению совместной задачи, Intelligent Service Robotics (2021). DOI: 10.1007 / s11370-021-00379-2
Фото: Коллин Келли / UC Creative + Brand
Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК