Toyota научит домашних роботов справляться со сложными ситуациями — Роботех

Toyota научит домашних роботов справляться со сложными ситуациями

Большинство современных роботов умеют работать в четко структурированной среде. Малейшее отступление может не лучшим образом повлиять на работу устройства. Для робототехники это стало очередным вызовом, справиться с которым намерена компания Toyota Research Institute (TRI). Она нашла способ научить роботов решать сложные задачи в неструктурированной домашней среде.

роботы Toyota

«Наша цель — создать роботизированные возможности, которые увеличивают, а не заменяют человеческие способности. Обучение роботов тому, как работать в домашних условиях, создает особые проблемы из-за разнообразия и сложности наших домов, где небольшие задачи могут стать довольно серьезными», — сказал Макс Баджрачарья, вице-президент по робототехнике в TRI.

Для демонстрации уже достигнутых результатов TRI опубликовала видео, в котором показала процесс обучения роботов и их работу в реальных условиях. Робототехники демонстрируют, что они обучили роботов понимать и работать в ситуациях, которые полностью сбивают с толку большинство других систем автоматизации, особенно когда дело доходит до распознавания прозрачных и отражающих поверхностей и реагирования на них, что является серьезным препятствием для машинного зрения. Как объясняется в заявлении TRI, поскольку большинство роботов запрограммированы так, чтобы реагировать на объекты и геометрию перед ними без учета контекста ситуации, их легко обмануть стеклянным столом, блестящим тостером или прозрачной чашкой.

На сегодняшний день это заставляет роботов в основном ограничиваться строгими обозначениями задач, которые чаще всего выполняются в предсказуемых средах, таких как фабрики и склады. 

«Робототехники TRI разработали новый метод обучения, позволяющий воспринимать трехмерную геометрию сцены, а также обнаруживать объекты и поверхности. Эта комбинация позволяет исследователям использовать большие объемы синтетических данных для обучения системы», — продолжил Баджрачарья.

Использование синтетических данных также устраняет необходимость в трудоемком, дорогостоящем или непрактичном сборе данных и маркировке.

Исследование является частью миссии TRI по разработке технологий активной безопасности транспортных средств и автоматизированного вождения, робототехники и других технологий усиления человека. 

Напомним, что компания Toyota подготовила для Олимпийских игр 2020 целую команду роботов.

Add a Comment

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *