Viyana Teknik Üniversitesi'ndeki (TU Wien) araştırmacılar kendi kendine öğrenen bir sistem geliştirdilerrobotLavabo temizlemek gibi basit işler için insanı taklit edebilen bir robot.
Bu görünüşte basit görev, robot için büyük bir zorluktur. Geleneksel robot programlama, lavabonun karmaşık eğrilerinin hassas matematiksel modellemesini gerektirir; bu, zaman alıcı ve karmaşık bir görevdir. Bunun yerine ekip, robotu insan hareketlerini taklit edecek şekilde eğitmek için insan gösterisini ve dokunsal verileri birleştirerek süreci basitleştirdi.
Bu öğrenme yaklaşımı sadece ev temizliği için geçerli değildir, aynı zamandauygulananendüstriyel üretimde cilalama, boyama, zımparalama ve yapıştırma gibi çok çeşitli görevlere yöneliktir.
Viyana Teknik Üniversitesi Otomasyon ve Kontrol Enstitüsü'nden Profesör Andreas Kugi, 'Bir lavabonun geometrisini kamerayla yakalamak nispeten basit' diyor, 'ancak önemli olan robota farklı durumlar için doğru hareketi nasıl seçeceğini öğretmek. yüzeyler - ne kadar hızlı hareket etmeli? Doğru açı nedir? Doğru kuvvet miktarı nedir?'
IT House, bu tür öğrenmenin, insanların yeni becerileri, özellikle de uygulamalı çalışma gerektirenleri öğrenme şekline benzer olduğunu belirtiyor.
Christian Hartl-Nesic şöyle konuştu: 'Atölyede bir usta, çırağa 'Bu dar kenara biraz daha fazla bastırman gerekiyor' demesini söylerdi.endüstriyel robotikAndreas Kugi'nin ekibinde grup lideri. 'Robotun da benzer şekilde öğrenmesinin bir yolunu bulmak istedik.'
Ekip bunu gerçekleştirmek için sensör emdirilmiş bir sünger olan özel bir temizleme aracı geliştirdi. İnsan 'öğretmen', kuvvet sensörlerini ve izleme işaretlerini kullanarak lavabonun ön kenarını tekrar tekrar temizlemek için süngeri kullanıyor.
Christian Hartl-Nesic şöyle açıklıyor: "Yalnızca birkaç gösterimde çok fazla veri oluşturduk ve ardından robotun temizlemenin doğru yolunu anlamasına yardımcı olmak için bunları işledik."
Araştırma ekibi daha sonra, robotun lavabonun tamamını veya karmaşık yüzeye sahip başka bir nesneyi, lavabonun yalnızca bir kenarının nasıl temizleneceği gösterilmiş olsa bile verimli bir şekilde temizlemesini sağlamak için yenilikçi bir veri işleme stratejisi kullandı.
Endüstriyel Robotik grubunda doktora öğrencisi olan Christoph Unger şöyle açıklıyor: 'Robot, süngeri tutma şeklini yüzeyin şekline uyarlamayı ve ayrıca sıkı kavisli alanlara ve düz yüzeylere farklı kuvvetler uygulamayı öğrendi.'
Gelecekte robotlar mobil platformlara monte edilebilecek ve bu da onları her türlü atölye ortamında güçlü asistanlar haline getirecek. Ve tıpkı insanlar gibi bu robotlar da deneyimlerini diğer robotlara aktarabiliyor.