Get best of the week

بدأ عصر جديد في الروبوتات



فاز فريق CoSTAR بروبوت سبوت ميني رباعي الأرجل في مرحلة الحلبة الحضرية في تحدي DARPA تحت الأرض!

تتطور مسابقات الروبوت


وكالة مشاريع البحوث المتقدمة التابعة لوزارة الدفاع ( DARPA ) هي الوكالة المسؤولة عن تطوير تقنيات جديدة للاستخدام العسكري. وبحسب اقتباس من موقع DARPA على الإنترنت ، "لضمان استمرار التفوق التكنولوجي للقوات المسلحة الأمريكية ، لمنع ظهور مفاجئ لوسائل فنية جديدة للحرب للولايات المتحدة ، لدعم البحث الاختراقي ، لسد الفجوة بين البحث الأساسي وتطبيقها في المجال العسكري ، تجري الوكالة عددًا من الأحداث في بما في ذلك المنافسة بين الشركات الروبوتية ". يعتبر تحدي DARPA تحت الأرض أحد هذه الأحداث.

منافسة بلا طيار "مدينة الشتاء"أظهر أن الفرق استخدمت الحيلة ، المستخدمة في التوطين على مسار GPS ولم تذهب إلى تلك الأجزاء من المسار حيث لا تتوفر إشارتها ، وبالتالي تبطل فكرة الكشف عن مستوى جاهزية تقنية الطائرات بدون طيار. في DARPA Subterranean Challenge ، يتم الإجراء تحت الأرض ، باستثناء إمكانية استخدام نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ، وهناك عقبات أخرى تسبب مشاكل للروبوتات والذكاء الاصطناعي: الإضاءة السيئة ، البيئة غير المنظمة ، البرك ، السلالم بين الطوابق ، إلخ. المهمة هي أن تقوم الروبوتات باستكشاف الزنزانة بشكل مستقل والعثور على أشياء معينة ، والتي يتم منحها نقاطًا. وبالتالي ، يجبرنا DARPA Subterranean Challenge على البحث عن طرق جديدة لرسم الخرائط السريعة ،الملاحة تحت الأرض والبحث أثناء العمليات القتالية الحساسة للوقت أو سيناريوهات الاستجابة للكوارث.



في 27 فبراير ، احتل فريق CoSTAR مع روبوت المشاة ذو الأربع أرجل SPOT المركز الأول في الحلبة الحضرية لتحدي DARPA تحت الأرض ، في حين احتل فريق CERBERUS مع روبوت المشي ذي الأربع أرجل ANYmal المركز الخامس ، بينما تم استخدام روبوتات المشي لأول مرة في مثل هذه المسابقات.

فوز فريق كوستر وتحليل التكنولوجيا



1. لكي تكون الروبوتات مستقلة حقًا في ظروف الحركة في الأبراج المحصنة دون الوصول إلى إشارة GPS ، طور الفريق إطار NeBula باستخدام بيانات الصمامات من أجهزة استشعار مختلفة واكتشاف الحالات الشاذة فيها باستخدام ML. سيسمح استخدام التكنولوجيا الجديدة للروبوتات بأداء المهام الحرجة في وضع عدم الاتصال في الظروف الصعبة التي أصبحت الآن "صعبة للغاية" للجيل الحالي من الروبوتات والمركبات غير المأهولة. من المهم أن يتم تنفيذ إطار عمل NeBula هذا في نظام تشغيل الروبوت (ROS) ، وهو أحد التقنيات الأساسية في مختبر Sberbank Robotics ويتم تطويره بنشاط من خلال مجتمع المطورين. سيعقد الاجتماع القادم لمئات المهندسين ROS في Sberbank في 18 أبريل .
2. يمثل التغلب على البنية التحتية البشرية والبيئة غير المنظمة ، مثل رحلات الدرج ، حاليًا مشكلة خطيرة بالنسبة للروبوتات. في قسم يحتوي على درج بين الطوابق ، أظهر الروبوت سبوت قدراته بأفضل طريقة ( ممر قصير حيث ينزل الروبوت الدرج). يشير اجتياز هذا الاختبار إلى أنه أصبح من الممكن الآن إنشاء روبوتات ذاتية أكثر تعقيدًا للتحرك في وقت واحد في الشارع في التضاريس الصعبة وداخل الغرف غير المعدة للروبوتات.

تحليل فريق CERBERUS



فيديو: ينزل روبوت ANYmal الدرج
ANYmal بما في ذلك منصة بحث يتم إجراء بحث مفتوح عليها ويتم كتابة مقالات علمية ، أحد الأساليب الأخيرة التي تم تطبيقها في المسابقات موصوفة في مقالة "تعلم المهارات الحركية الرشيقة والديناميكية للروبوتات ذات الأرجل".وهو يتألف من توفير نهج لحل مشكلة التعلم الآلي في جهاز محاكاة وفي الواقع. تم تدريب الشبكة العصبية على أساس نموذج رياضي لحركة الساق والبيانات التي تم جمعها من روبوت حقيقي ، ثم تم تدريب شبكة عصبية أخرى بناءً على تنبؤات الشبكة العصبية الأولى في المحاكي. تبين أن المحاكي الهجين أسرع وأكثر دقة من المحاكي في النماذج التحليلية. ولكن الأهم من ذلك ، عندما تم تحسين استراتيجية الحركة في محاكاة هجينة ، ثم نقلها إلى روبوت حقيقي واختبارها في العالم المادي ، تبين أنها كانت ناجحة كما في المحاكاة. يشير هذا الاختراق الذي طال انتظاره إلى انخفاض في الفجوة التي يبدو أنه لا يمكن التغلب عليها في تدريب الشبكات العصبية بين المحاكاة والواقع.



يستخدم النهج تلميحات حول تحول مهم آخر في مجال الروبوتات. النماذج الهجينة هي الخطوة الأولى لهذا التغيير. ستكون الخطوة التالية هي رفض النماذج التحليلية بشكل عام لصالح نماذج التعلم الآلي التي يتم تدريبها باستخدام البيانات التي تم جمعها في بيئة روبوت حقيقية. تكتسب هذه النهج القائمة على البيانات التي تسمى من طرف إلى طرف زخمًا.

أيضا ، سيساعد تطوير مثل هذه الأساليب على الاقتراب من حل مهام AGI ، باتباع مثال عن كيفية تعلم الطفل للمشي. وبالتالي ، يمكن لدراسة البرمجيات الروبوتية أن تقدم نظرة ثاقبة للأسئلة القديمة حول العقل البشري.

يمكن افتراض أن الوعي الذاتي وبالتالي الوعي ، في جوهره ، هو مؤشر على قدرتنا على التفكير في أنفسنا بشكل تجريدي - للتعبير عن أنفسنا. كلما كان بإمكان الشخص التطلع إلى الأمام ، وكلما كانت الصورة الذهنية لنشاطه المستقبلي أكثر تفصيلاً ، كلما كانت قدرة هذا الشخص على الوعي الذاتي أعلى. الآن الروبوتات قادرة على تعلم النمذجة بشكل مستقل. هذا الإنجاز ليس فقط إنجازًا عمليًا سيوفر بعض الجهد الهندسي ، ولكنه أيضًا بداية عصر استقلال الروبوت.

مؤلفو المقال: ألبرت إيفيموف ، أليكسي بوركوف ،
مختبر فيكتور تسيغانكوف سبيربنك للروبوتات

More articles:


All Articles