Ќаучные статьи по роботам

—амообучающийс€ робот ARMAR-III


»сточник: plasticpals.com


»нженеры исследовательского центра гуманоидной робототехники при университете  арлсруэ (√ермани€) приступили к работе над новым человекоподобным роботом еще в 2006 году. –езультатом работы стал прототип ARMAR-IIIa, имеющий 43 степени свободы и оснащенный всевозможными сенсорами, которые помогают ему определ€ть свое местоположение, скорость и прилагаемое к корпусу механическое усилие. –азмеры туловища робота сравнимы с размерами человеческого тела, а на кисти каждой руки имеютс€ 14 тактильных сенсоров. ¬ 2008 году инженеры построили обновленную модель ARMAR-IIIb. ќба робота оборудованы одинаковыми роботизированными головами с двум€ камерами на каждом глазу дл€ наблюдени€ за приближенными и удаленными объектами.


ќдной из важнейших задач дл€ новых роботов изобретатели считают обучение их естественному общению с человеком. ƒл€ этого они создали программную платформу интерактивного обучени€ посредством наблюдени€, а также голосовых и жестовых инструкций. –азработчики реализовали многорежимное взаимодействие: распознавание речи, обработка диалога, а также визуальное воспри€тие. ¬ результате робот самосто€тельно обучаетс€ новым словам, запоминает объекты и людей. „еловека он опознает по манере двигатьс€, отслежива€ и анализиру€ траектории ключевых точек.


ƒл€ выполнени€ команд человека машина должна научитьс€ манипулировать внешними объектами и, соответственно, уметь подробно анализировать их свойства. „тобы обучить машину выполнению этой задачи, инженеры обратились к тому, как решает эту задачу человек, а точнее маленький ребенок. ƒети, как известно, все т€нут в рот, и это весьма надежный способ исследовать все свойства объекта: его размер и вес, вкус, текстуру, температуру, а также его м€гкость или жесткость. јналогичные свойства имеют камеры и тактильные сенсоры ARMAR-III, а их совместную работу авторы проекта назвали проприоцептивным обучением. Ётот алгоритм позвол€ет машине описывать широкий арсенал свойств объектов, в том числе их размеры, текстуру, форму и цвет и издаваемый ими звук, а в перспективе по€в€тс€ дополнительные сенсоры, которые будут воспринимать их запах и вкус.


ѕоскольку робот обучен основам вербального общени€ с человеком, оператор может помочь ему в обучении, на словах описав свойства объекта и даже присвоив ему условное им€. “аким образом, машина создает в своей пам€ти обширную библиотеку окружающих ее предметов, объем которой посто€нно увеличиваетс€. ¬ насто€щий момент робот может приносить указанные предметы из незнакомого места или на словах описывать его свойства, а также выполн€ть более сложные задани€, например, достать нечто из посудомоечной машины, либо, напротив, нечто в нее поместить.


 лючевые слова:
свойства
ARMAR
инженеры
сенсоры
объекта
описывать
словах
текстуру
машина
нечто
человеком
наблюдени€
проекта
авторы
работу
объектов
числе
назвали
позвол€ет
машине
алгоритм
обучением
свойств
„еловекоподобные роботы
робот
робототехника


¬ернутьс€ в рубрику:

„еловекоподобные роботы


≈сли вы хотите видеть на нашем сайте больше статей то кликните ѕоделитьс€ в социальных сет€х! —пасибо!
—мотрите также:

ќбратите внимание полезна€ информаци€.