Почему домашние роботы, такие как Рози из «Джетсонов», все еще недоступны для анализа данных PlatoBlockchain. Вертикальный поиск. Ай.

Почему домашние роботы вроде Рози из «Джетсонов» все еще недоступны

С последними достижениями в технологии искусственного интеллекта и робототехники, растет интерес к разработке и маркетингу бытовых роботов, способных выполнять различные домашние дела.

Тесла создание человекоподобного робота, который, по словам генерального директора Илона Маска, можно использовать для приготовления пищи и помощи пожилым людям. Амазон недавно приобрел iRobot, известного производителя роботов-пылесосов, и инвестирует значительные средства в технологию через Программа Amazon Robotics вывести робототехнику на потребительский рынок. В мае 2022 года компания Dyson, известная своими мощными пылесосами, объявила, что планирует построить крупнейший в Великобритании центр робототехники, посвященный разработка домашних роботов которые выполняют повседневные домашние дела в жилых помещениях.

Несмотря на растущий интерес, потенциальным клиентам, возможно, придется некоторое время подождать, пока эти роботы не появятся на рынке. В то время как такие устройства, как интеллектуальные термостаты и системы безопасности, сегодня широко используются в домах, коммерческое использование бытовых роботов все еще находится в зачаточном состоянии.

исследователь робототехники, я не понаслышке знаю, что домашних роботов значительно сложнее построить, чем интеллектуальные цифровые устройства или промышленных роботов.

[Встраиваемое содержимое]

Работа с объектами

Одно из основных различий между цифровыми и роботизированными устройствами заключается в том, что домашние роботы нужно манипулировать объектами через физический контакт для выполнения своих задач. Они должны нести тарелки, двигать стулья, собирать грязное белье и складывать его в стиральную машину. Эти операции требуют, чтобы робот мог обращаться с хрупкими, мягкими, а иногда и тяжелыми предметами неправильной формы.

Современные алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения хорошо работают в смоделированных средах. Но контакт с объектами в реальном мире часто сбивает их с толку. Это происходит потому, что физический контакт часто трудно смоделировать и еще труднее контролировать. Хотя человек может легко выполнять эти задачи, для домашних роботов существуют значительные технические препятствия, чтобы достичь способности обращаться с объектами на уровне человека.

Роботы испытывают трудности в двух аспектах манипулирования объектами: управлении и восприятии. Многие роботы-манипуляторы с захватом и размещением, например, на сборочных линиях, оснащены простым захватом или специализированными инструментами, предназначенными только для определенных задач, таких как захват и перенос определенной детали. Им часто трудно манипулировать объектами неправильной формы или эластичными материалами, особенно потому, что им не хватает эффективных навыков. силовая или тактильная обратная связь люди наделены от природы. Создание универсальной руки робота с гибкими пальцами по-прежнему технически сложно и дорого.

Также стоит упомянуть, что традиционным роботам-манипуляторам для точной работы требуется устойчивая платформа, но точность значительно снижается при использовании их с платформами, которые перемещаются, особенно на различных поверхностях. Координация передвижения и манипулирования в мобильном роботе — открытая проблема в сообществе робототехники, которую необходимо решить, прежде чем домашние роботы с широкими возможностями смогут выйти на рынок.

Сложная роботизированная кухня уже есть на рынке (ниже), но она работает в строго структурированной среде, а это означает, что все объекты, с которыми она взаимодействует — посуда, пищевые контейнеры, приборы — находятся там, где они должны быть, и нет надоедливые люди мешают.

[Встраиваемое содержимое]

Им нравится структура

На сборочной линии или складе среда и последовательность задач строго организованы. Это позволяет инженерам предварительно программировать движения робота или использовать простые методы, такие как QR-коды, для определения местоположения объектов или целевых местоположений. Однако предметы домашнего обихода часто неорганизованы и размещены хаотично.

Домашние роботы должны иметь дело со многими неопределенностями в своих рабочих местах. Робот должен сначала найти и идентифицировать целевой предмет среди многих других. Довольно часто также требуется очистить или избежать других препятствий в рабочей области, чтобы иметь возможность добраться до предмета и выполнить заданные задачи. Это требует от робота отличной системы восприятия, эффективных навыков навигации, а также мощных и точных манипулятивных способностей.

Например, пользователи роботов-пылесосов знают, что они должны убрать с пола всю мелкую мебель и другие препятствия, такие как кабели, потому что даже самый лучший робот-пылесос не может их убрать сам по себе. Еще более сложной задачей является то, что роботу приходится действовать при наличии движущихся препятствий, когда люди и домашние животные проходят в непосредственной близости.

, Что он простой

Хотя для людей они кажутся простыми, многие бытовые задачи слишком сложны для роботов. Промышленные роботы отлично подходят для повторяющихся операций, в которых движение робота можно предварительно запрограммировать. Но домашние задачи часто уникальны для конкретной ситуации и могут быть полны сюрпризов, требующих от робота постоянного принятия решений и изменения своего маршрута для выполнения задач.

Подумайте о готовке или мытье посуды. В течение нескольких минут приготовления пищи вы можете схватить сотейник, лопатку, ручку плиты, ручку дверцы холодильника, яйцо и бутылку растительного масла. Чтобы помыть сковороду, вы обычно держите и двигаете ее одной рукой, чистя другой, и убедитесь, что все остатки приготовленной пищи удалены, а затем смыто все мыло.

В последние годы произошел значительный прогресс в использовании машинного обучения для обучения роботов принимать разумные решения при выборе и размещении различных объектов, то есть захвате и перемещении объектов из одного места в другое. Однако возможность научить роботов владеть всеми различными типами кухонных инструментов и бытовой техники была бы еще одним уровнем сложности даже для самых лучших алгоритмов обучения.

Не говоря уже о том, что в домах людей часто есть лестницы, узкие проходы и высокие полки. Эти труднодоступные места ограничивают использование современных мобильных роботов, которые, как правило, используют колеса или четыре ноги. Роботы-гуманоиды, которые больше соответствовали бы среде, которую люди создают и организуют для себя, еще предстоит надежно использовать за пределами лабораторных условий.

Решением сложных задач является создание роботов специального назначения, таких как роботы-пылесосы или кухонные роботы. Вероятно, в ближайшем будущем будет разработано множество различных типов таких устройств. Однако я считаю, что домашние роботы общего назначения все еще далеко.

Эта статья переиздана из Беседа под лицензией Creative Commons. Прочтите оригинал статьи.

Изображение Фото: Dyson

Отметка времени:

Больше от Singularity Hub