В 2018 году исследователи Массачусетского технологического института (MIT) и производители автомобилей на фабрике BMW тестировали, как взаимодействуют люди и роботы на сборочной линии завода. Оказалось, что несмотря на длительный период обучения, робот может невпопад останавливаться при приближении человека или просто мешать сотрудникам выполнять их работу. Чтобы избежать неудобств в работе, инженеры разработали алгоритм, позволяющий машине «предсказывать» в каком направлении будет двигаться человек.

После применения алгоритма в реальных условиях оказалось, что роботы-сборщики перестали «зависать» на месте, и при приближении человека продолжали ехать в выбранном направлении. Алгоритм основан на принципах, благодаря которым робот понимает, каким маршрутом будет идти человек, и когда он захочет остановиться, изменить направление, развернуться в другую сторону и т.д. Кроме прочего, он регламентирует «перекрёстный» способ движения – его хорошо иллюстрирует поведение человека на людной улице. В большом потоке встречных объектов люди движутся осознанно, не сталкиваясь с прохожими, а огибая их или останавливаясь, когда это необходимо.

Специалист MIT, профессор Джули Шах (Julie Shah) подчеркнула, что применение алгоритма сделает роботов еще «умнее», а значит, безопаснее для людей и намного эффективнее на сложных технических производствах.

Как это работает?

Чтобы научить роботизированные машины предсказывать движения человека, исследователи заимствуют алгоритмы из систем обработки музыки и речи. Они работают по принципу выравнивания временных рядов (когда система определяет два основных показателя, отбрасывая незначительные, лишние) или с применением наборов связанных данных, например, таких, как звуковая дорожка или музыкальное видео. Учёные использовали похожую алгоритмическую структуру для синхронизации движений человека и машины, чтобы робот мог угадать, куда направится движущийся объект, и где он будет, например, через 5 секунд.

Однако, в отличие от музыки и речи, процесс движения человека может быть беспорядочным и изменчивым. Даже при повторяющихся движениях, таких как протягивание предмета через стол или вкручивание болтов, каждый человек может двигаться по-разному.

Для машины понять логику действий человека при движении крайне сложно, даже если применить алгоритмы угадывания траектории, потому что роботов сбивают с толку паузы в движении. Так учёные пришли к выводу, что машине нужно пояснить, что такое «частичная траектория». Фактически робот обучался понимать логику движения людей, разбивая их маршрут на короткие отрезки. Алгоритм позволяет машине анализировать данные и о расстоянии, и о времени передвижения, предвидеть возможные остановки. Система анализирует маршрут примерно по такой схеме «если объект только начал движение вперёд, маловероятно, что он сразу же вернётся обратно».

Алгоритм ещё тестируется, но исследователи уже подтвердили – при незначительной доработке его можно применять и для такого типа взаимодействия «человек–робот», как понимание жестового языка. Машины смогут распознать и отреагировать на паттерны человеческого поведения и жестовый язык тела. В конечном итоге такое умение даст возможность людям и роботам работать вместе не только на производствах, но и в домашних условиях.

Автор: Татьяна Козодой


Читайте также:

PEGS – «умные» датчики свежести продуктов

В MIT создали сенсорную перчатку, которая помогает роботам распознавать объекты на ощупь

Комментарии