Robotern beibringen, Robotern etwas beizubringen
Das neue System, C-LEARN, kombiniert zwei traditionelle Elemente des Roboterlernens – Lernen aus Demonstrationen und etwas namens Bewegungsplanung, Aktionen, die von Entwicklern hart codiert werden müssen. Sie sagen, dass diese neue Technik es Robotern erleichtern soll, eine Vielzahl von Aufgaben mit weniger Programmieraufwand auszuführen.
„Roboter könnten eine große Hilfe sein, wenn nur mehr Menschen sie nutzen könnten“ Claudia Perez-D’Arpino, ein Doktorand, der an dem Projekt gearbeitet hat, sagte gegenüber Digital Trends. Sie erklärte, dass das Ziel des Teams darin bestehe, einige der hohen Fähigkeiten modernster Programmierer beizubehalten und gleichzeitig dem System die Möglichkeit zu geben, durch Demonstrationen zu lernen.
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Das Programmieren von Robotern für die Ausführung auch nur einer einzelnen Aufgabe kann kompliziert sein und präzise Anweisungen erfordern, deren Codierung Zeit in Anspruch nimmt. Stattdessen haben Perez-D’Arpino und ihr Team C-LEARN entwickelt, damit sich Experten auf die Aufgaben konzentrieren können, die für ihr jeweiliges Fachgebiet am relevantesten sind. Mit diesem System können Nicht-Programmierer Robotern Datenbits über eine Aktion geben und dann die Lücken füllen, indem sie dem Roboter eine Demonstration der jeweiligen Aufgabe zeigen.
Jason Dorfman / MIT CSAIL
„Wir wollten … [Experten] befähigen, Robotern beizubringen, Aufgaben zu planen, die in ihrem Anwendungsbereich von entscheidender Bedeutung sind“, sagte Pérez-D’Arpino. „Die Fortschritte der letzten Jahre beim Lernen aus Demonstrationen gehen in diese Richtung.“
C-LEARN funktioniert durch die Ansammlung eines Erfahrungsschatzes, den die Forscher als Wissensbasis bezeichnen. Diese Basis enthält geometrische Informationen zum Erreichen und Greifen von Objekten. Als nächstes zeigt der menschliche Bediener dem Roboter eine 3D-Demonstration der anstehenden Aufgabe. Durch die Verknüpfung seiner Wissensbasis mit der beobachteten Aktion kann der Roboter Vorschläge machen, wie die Aktionen am besten ausgeführt werden können, und der Bediener kann die Vorschläge nach eigenem Ermessen genehmigen oder bearbeiten.
„Diese Wissensbasis kann von einem Roboter auf einen anderen übertragen werden“, sagte Pérez-D’Arpino. „Stellen Sie sich vor, Ihr Roboter lädt eine ‚App‘ für Manipulationsfähigkeiten herunter. Die „App“ kann sich dank der Flexibilität, die sie erlernt hat, an den neuen Roboter mit einem anderen Körper anpassen, da es sich dabei um mathematische Einschränkungen handelt Darstellung der zugrunde liegenden geometrischen Anforderung der Aufgabe, die sich vom Erlernen eines bestimmten Pfades unterscheidet, der in der Aufgabe möglicherweise nicht durchführbar ist neuer Roboterkörper.“
Mit anderen Worten, C-LEARN ermöglicht die Übertragung und Anpassung dieses Wissens an seinen Kontext – ähnlich wie ein Sportler a lernen kann Ihre Fähigkeiten in einer Sportart zu verbessern und sie leicht zu verändern, um in einer anderen Sportart bessere Leistungen zu erbringen, ohne sie komplett neu erlernen zu müssen Aktion.
Die Forscher testeten C-LEARN an Optimus, einem kleinen zweiarmigen Roboter zur Bombenentschärfung, bevor sie die Fähigkeit erfolgreich auf Atlas, einen 1,80 Meter großen Humanoiden, übertrugen. Sie glauben, dass das System dazu beitragen könnte, die Leistung von Robotern in der Fertigung und bei der Katastrophenhilfe zu verbessern, um in zeitkritischen Situationen schnellere Reaktionen zu ermöglichen.
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