10 вещей, которым сложно научить роботов Страница 1 из 4







Быть человеком куда проще, чем создать человека. Возьмите, к примеру, процесс игры в мяч в детстве с другом. Если разложить эту деятельность на отдельные биологические функции, игра перестанет быть простой. Вам нужны датчики, передатчики и эффекторы. Вам нужно рассчитывать, как сильно бить по мячу, чтобы он сократил дистанцию между вами и вашим компаньоном. Вам нужно учитывать солнечные блики, скорость ветра и все, что может отвлечь. Нужно определить, как вращается мяч и как нужно его принимать. И остается пространство для посторонних сценариев: что, если мяч пролетит над головой? Перелетит через забор? Выбьет окно соседу?

Эти вопросы демонстрируют некоторые из наиболее острых проблем робототехники, а также закладывают основу для нашего обратного отсчета. Перед вами список из десяти самых сложных вещей, которым нужно научить роботов. Эту десятку мы должны победить, если когда-нибудь хотим реализовать обещания, сделанные Брэдбери, Диком, Азимовым, Кларком и другими фантастами, которые видели воображаемые миры, где машины ведут себя как люди.

Проложить путь







Передвижение из точки А в точку Б казалось нам простым с детства. Мы, люди, делаем это каждый день, каждый час. Для робота, однако, навигация — особенно через единую среду, которая постоянно изменяется, или через среду, которую он раньше не видел — сложнейшая вещь. Во-первых, робот должен быть способен воспринимать окружающую среду, а также понимать все входящие данные.

Робототехники решают первую проблему, вооружая свои машины массивом датчиков, сканеров, камер и других высокотехнологичных инструментов, которые помогают роботам оценить свое окружение. Лазерные сканеры становятся все более популярными, хотя их нельзя использовать в водной среде из-за того, что свет серьезно искажается в воде. Технология сонара кажется жизнеспособной альтернативой для подводных роботов, но в наземных условиях она куда менее точна. Кроме того, «видеть» свой пейзаж роботу помогает система технического зрения, состоящая из набора интегрированных стереоскопических камер.

Собрать данные об окружающей среде — это только полдела. Куда более сложной задачей будет обработка этих данных и использование их для принятия решений. Многие разработчики управляют своими роботами, используя предопределенную карту или составляя ее на лету. В робототехнике это известно как SLAM — метод одновременной навигации и составления карты. Составление карты здесь означает то, как робот преобразует информацию, полученную датчиками, в определенную форму. Навигация же подразумевает то, как робот позиционирует себя относительно карты. На практике эти два процесса должны протекать одновременно, в форме «курицы и яйца», что выполнимо только при использовании мощных компьютеров и продвинутых алгоритмов, вычисляющих положение на основе вероятностей.

Продемонстрировать ловкость



  • 63
  • 21/09/2016


Поделись



Подпишись



Смотрите также

Новое