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工程师对船用机器人进行编程以承担已计算出的风险
2020年11月19日    阅读量:383    新闻来源:中国机械网 okmao.com  |  投稿

我们对地球海洋的了解远不如对月球或火星表面的了解。海底刻有广阔的峡谷,高耸的海山,深trench和陡峭的悬崖,其中大部分被认为对于自动驾驶水下航行器(AUV)来说太危险或难以接近。


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但是,如果穿越这些地方所获得的报酬值得承担该怎么办?


麻省理工学院的工程师现在已经开发出一种算法,可以让AUV权衡探索未知区域的风险和潜在收益中国机械网okmao.com。例如,如果负责识别水下油渗漏的车辆驶近陡峭的岩石海沟,则该算法可以评估奖励水平(该水沟附近存在油渗水的概率)和风险水平(与油底壳碰撞的概率)。障碍物),如果要通过一条沟渠。


艾顿说:“如果我们对昂贵的汽车非常保守,说它的生存能力至高无上,那么我们将找不到任何有趣的东西。” “但是,如果我们理解您所获得的回报与走向这些危险地区的风险或威胁之间存在折衷,那么当我们值得时可以承担某些风险。”


艾顿说,新算法可以实时计算风险与回报之间的权衡,因为车辆可以决定下一步的探索方向。


他和他的航空与航天学教授Brian Williams实验室的同事正在AUV上实施该算法和其他算法,其愿景是部署大胆,智能的机器人探索者舰队来执行许多任务,包括寻找海上石油沉积物小组调查了气候变化对珊瑚礁的影响,并探索了类似于欧罗巴的极端环境,欧罗巴是一个冰雪覆盖的木星月球,研究小组希望车辆有一天能够穿越。


“如果我们去欧罗巴,并且有充分的理由相信在洞穴或裂隙中可能有数十亿美元的观测,这足以证明将航天器送往欧罗巴,那么我们绝对会冒险冒险进入那个洞穴,艾顿说。“但是不考虑风险的算法永远不会找到可能改变历史的观察结果。”

 

艾顿和威廉姆斯以及伍兹霍尔海洋研究所的理查德·卡米利(Richard Camilli)将于本周在檀香山举行的人工智能发展协会会议上展示其新算法。


大胆的道路


该小组的新算法是第一个启用“风险限制的自适应采样”的算法。例如,自适应采样任务旨在根据车辆在探索给定区域时所进行的新测量,自动调整AUV的路径。大多数考虑风险的自适应采样任务通常都是通过找到具有具体可接受风险水平的路径来做到这一点的。例如,可以将AUV编程为仅绘制路径,并且发生碰撞的可能性不超过5%。


但是研究人员发现,仅考虑风险可能会严重限制任务的潜在回报。


艾顿说:“在执行任务之前,我们要指定愿意为获得一定奖励水平而承担的风险。” “例如,如果一条途径将我们带到更多的热液喷口,我们将愿意承担这一风险,但是如果我们什么也看不到,我们将愿意承担更少的风险。”


该小组的算法将测深数据或有关海洋地形的信息(包括所有周围的障碍物)以及车辆的动力学和惯性测量结果纳入其中,以计算出一条建议路线的风险等级。该算法还接受了AUV进行的所有先前测量,以计算出这种高奖励测量可能沿着建议路径存在的概率。


如果风险回报率达到了科学家事先确定的某个值,则AUV会继续采用建议的路径,并进行更多测量,然后反馈到算法中,以帮助评估其他路径的风险和回报。车辆向前移动。


研究人员在波士顿港以东的AUV任务模拟中测试了他们的算法。他们使用了在先前的NOAA调查中从该地区收集的测深数据,并模拟了在相对高温下穿过15米深度的AUV探测。他们研究了算法在可接受风险的三种不同情况下如何规划车辆路线。


在可接受风险最低的情况下,这意味着车辆应避开任何可能发生碰撞的可能性很高的区域,该算法绘制出一条保守的路径,将车辆保持在也没有任何高回报的安全区域-在这种情况下,高温。对于可接受风险较高的情况,该算法绘制了较粗的路径,这些路径将车辆驶过狭窄的裂缝,并最终到达高奖励区域。


该团队还通过10,000个数值模拟对算法进行了运行,在每个模拟中生成了随机环境来规划路径,并发现该算法“在权衡风险的基础上权衡了回报,只有在获得合理的回报时才采取危险行动。”


危险的斜坡


去年12月,艾顿(Ayton),威廉姆斯(Williams)等人在哥斯达黎加海岸的一次巡游中花了两个星期,部署了水下滑翔机,并在其上测试了几种算法,包括最新的算法。在大多数情况下,该算法的路径规划与几位船上地质学家提出的那些路径规划相一致,他们正在寻找找到渗油的最佳路线。


艾顿说,在某个特定时刻,风险约束算法被证明特别方便。AUV正朝着不稳定的坍塌或滑坡方向发展,在这种情况下,车辆无法承担太大的风险。


艾顿说:“该算法找到了一种使我们迅速崛起的方法,同时却是最值得的。” “这使我们走上了一条道路,尽管它没有帮助我们发现渗油,但确实帮助我们加深了对环境的了解。”


“真正有趣的是观察几次潜水后发现机器算法是如何'学习'的,并开始选择我们的地质学家最初可能没有选择的地点,”美国地质学家兼客座研究员Lori Summa说。参加巡游的伍兹霍尔海洋学研究所。“该过程的这一部分仍在不断发展,但是令人兴奋的是,看到算法开始从大量数据中识别出新的模式,并将这些信息耦合到一种有效的'安全'搜索策略上。”


从长远来看,研究人员希望使用这种算法来帮助自动驾驶汽车探索地球以外的环境。


艾顿说:“如果我们去欧罗巴,不愿意冒任何风险去保存探针,那么找到生命的可能性就非常低。” “您必须冒一点风险才能获得更多回报,这在生活中通常也是正确的。”


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