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机器人正在编程以实时适应,并在没有人为干预的情况下克服腿部骨折等障碍
2020年12月04日    阅读量:2316     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

一个强大的,适应性强的机器人可以在飞行中对周围环境做出反应,并在没有人为干预的情况下克服腿部骨折等障碍,可用于将人们从地震灾区中救出,或清理对人类来说太危险的场所。


机器人正在编程以实时适应,并在没有人为干预的情况下克服腿部骨折等障碍 中国机械网,okmao.com


它是构建机器的工作领域的一部分,这些机器可以仅使用有限的数据作为输入来提供实时帮助。在决定解决方案之前,标准的机器学习算法通常需要处理成千上万种可能性,这在快速适应至关重要的加压情况下可能不切实际中国机械网okmao.com


例如,在2011年日本福岛核灾难之后,机器人就被送入电厂,以清理对人类来说太危险的放射性碎片。机器人研究员Jean-Baptiste Mouret教授说,问题在于机器人不断崩溃或遇到危险,使它们停在了自己的轨道上。


作为ResiBots的一部分计划的,他正在设计一种成本低廉的机器人,这种机器人可以长期使用,而无需经常进行人工维护以防止损坏,并且可以更好地克服意料之外的障碍。


ResiBots团队正在使用所谓的微数据学习算法,该算法可以帮助机器人以与动物对问题的反应类似的方式适应人眼。例如,即使动物不确切知道问题出在哪里,他们也会经常找到继续受伤的方法。


相反,ResiBots的首席研究员,法国Inria研究中心的高级研究员Mouret教授说,目前大多数机器人都在解决问题之前先进行自我诊断。


他说:“我们试图通过寻找一种让他们做出反应的方式来捷径,而不必一定要对问题出在什么方面。”


这些机器人的目标不是自我诊断,而是通过试验和错误主动地学习可以采取哪些替代措施。穆雷特教授说,这可以帮助他们克服困难,并阻止他们在诸如福岛之类的灾难情况下倒闭。


这可能不是完全的人工智能,但穆雷特教授指出,掌握一切知识对于使机器人正常工作并不是必不可少的。



他说:“我们并没有试图解决所有问题。” “我对它们如何适应更感兴趣-实际上,适应正在发生的事情是使动物变得聪明的一些原因。”


模拟童年


在ResiBots项目中开发的最有前途的方法之一中,机器人模拟了童年时代,在其中,他们通过使用算法进行搜索来学习移动身体的不同方法,该算法可以提前搜索以收集有用行为的示例。


这意味着,在寻找一种移动方式时,机器人需要从大约13,000种行为中选择一种,而不是标准算法可以选择的估计10 47种选择。目的是让他们在找到可行的方法之前只尝试其中的少数方法。


目前,ResiBot的大多数测试都是在六足机器人上进行的,该机器人试图在去除一根或多只腿后寻找新的移动方式。在最新的试验中,穆雷特教授说,机器人的一只脚脱掉后,他们学会了在一到两分钟内走动,这意味着他们通常需要测试少于10种行为才能找到可行的行为。


总共,研究人员正在研究六种不同复杂程度的机器人,包括一个称为iCub的类似孩子的类人机器人。尽管更复杂的iCub尚未在许多试验中使用,但该小组希望随着时间的推移会更多地使用它。


Mouret教授说:“类人动物具有高度通用的潜力,并且可以很好地适应为人类设计的环境。” “例如,核电站的门,杠杆和梯子是为人设计的。”


但是,仍然有一些大挑战需要克服,包括以下事实:一旦肢体移开,机器人就需要移回其初始位置,而不是能够从受伤部位向目标继续前进。


安全


此类机器人还涉及更广泛的安全问题,例如,确保它们在救援过程中不会伤害地震幸存者,特别是如果机器人正在通过反复试验来学习时,尤其如此。


他认为,要在现场使用这种机器人至少需要四到五年的时间,但他希望该技术最终可以用于所有类型的机器人,不仅是用于灾难情况的机器人,还可以在家庭和家庭中使用。其他情况。


但是,不仅仅是机械可以帮助机器人导航现实世界。如果机器人可以更紧密地将语言与现实联系起来,那么它们也可能会更好地适应。


西班牙Pompeu Fabra大学的Gemma Boleda教授具有语言学背景,她的团队正在尝试将该领域的研究与人工智能相结合,以帮助机器更好地理解周围的世界,这是一个名为AMORE的项目的一部分。


这对于使GPS等技术更加智能化可能很有用。例如,在开车时,GPS系统可以指定您右转“大树”的位置,从而将其与其他几棵树区分开。


博莱达教授说,由于很难模拟人类将语言与现实联系起来的方式,因此过去很难做到这一点。


博莱达教授说:“过去,语言基本上是在上下文之外表示的。”


她说,AMORE的目标是让计算机在现实环境中理解单词和概念,而不是孤立地理解单个单词。例如,机器人将学会将短语“这只狗”与房间中的实际狗联系起来,既代表单词又代表真实世界的实体。


她补充说:“这些模型的关键在于它们能够从数据中学习自己的表示形式。” “以前,研究人员必须告诉机器世界的样子。”


Boleda教授说,让机器对周围的世界有一个更好的了解,将有助于他们在所需数据量方面“事半功倍”,并能更好地预测结果。


它还可以帮助解决诸如智能手机之类的设备上足够的物理空间,以应对下一波智能应用。


博莱达教授说:“我正在使用语言,但是这个需要大量数据的问题困扰着人工智能的许多其他领域。” “因此,如果我开发出事半功倍的方法,那么这些方法也可以应用于其他地方。”


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