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Regarder un dur travail de robot improviser à monter les tiroirs et les croix des lacunes

Un robot de a à connaître ses limites. Mais cela ne signifie pas qu’il doit accepter. Celui-ci en particulier utilise des outils pour développer ses capacités, s’emparent de proximité éléments pour construire des rampes et des ponts. Il est gratifiant de regarder, mais, bien sûr, aussi un peu inquiétant.

Cette recherche, de l’université Cornell et de l’Université de Pennsylvanie, est essentiellement de faire un robot faire le bilan de son environnement et de reconnaître quelque chose qu’il peut utiliser pour accomplir une tâche qu’il sait qu’il ne peut pas le faire sur son propre. C’est en fait plus comme une équipe de robots, depuis les pièces peuvent se détacher l’un de l’autre et accomplir des choses sur leur propre. Mais vous n’êtes pas venu ici pour débattre de la multiplicité et l’unité de l’modulaire des systèmes robotiques! C’est pour les gens à l’IEEE International Conference on Robotics and Automation, où ce document a été présenté (et le Spectre obtenu le premier coup d’oeil).

SMORES-EP, c’est le robot en jeu ici, et les chercheurs ont donné un précis de l’étendue de la connaissance. Il sait comment naviguer à son environnement, mais aussi la façon de le consulter avec sa petite mât-cam et d’inspection en tirer des données comme si un objet peut être renversé, ou un écart peut être traversé.

Il sait également comment interagir avec certains objets, et ce qu’ils font, par exemple, il peut utiliser son intégré dans les aimants à tirer d’ouvrir un tiroir, et il sait qu’une rampe d’accès peut être utilisé pour rouler pour un objet d’une hauteur ou plus bas.

Une planification de haut niveau du système dirige le robot/robot-pièces fondée sur la connaissance qui n’est pas essentiel pour toute partie unique de savoir. Par exemple, étant donné les instructions pour savoir ce qui est dans un tiroir, le planificateur ne comprend pas que, pour y parvenir, le tiroir doit être ouvert; pour qu’il s’ouvre, un aimant-bot devra joindre à elle à partir de ce ou de l’angle, et ainsi de suite. Et si quelque chose d’autre est nécessaire, par exemple une rampe, il demandera qu’à être placé aussi bien.

L’expérience montre cette vidéo a le système de robot en démontrant comment cela pourrait fonctionner dans une situation où le robot doit accomplir un travail de haut niveau à l’aide de cette limite, mais étonnamment complexe de connaissances.

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Dans la vidéo, le robot est dit de vérifier les tiroirs pour certains objets. Dans le premier tiroir, les objets cibles ne sont pas présents, il doit inspecter la prochaine. Mais c’est trop haut, donc il a besoin pour obtenir sur le dessus de la première tiroir, qui, heureusement pour le robot est plein de livres et constitue une corniche. Le planificateur voit qu’une rampe bloc est à proximité et la condamne à être mis en place, et puis une partie de la robot se détache pour monter et ouvrir le tiroir, tandis que l’autre partie des manœuvres en place pour en vérifier le contenu. La cible a!

Dans la tâche suivante, il doit traverser un fossé entre les deux bureaux. Heureusement, quelqu’un a laissé les pièces d’un pont, juste traîner. Le robot met le pont ensemble, le place en position après vérification de la scène, et envoie sa moitié avant de rouler vers le but.

Ces cas peuvent sembler plutôt mise en scène, mais ce n’est pas sur le robot lui-même et sa capacité à dire ce qui ferait un bon bridge. Qui vient plus tard. L’idée est de créer des systèmes qui, logiquement, l’approche des situations du monde réel basé sur les données du monde réel et de les résoudre en utilisant les objets du monde réel. Être capable de construire un pont à partir de zéro, c’est sympa, mais à moins que vous sachiez ce qu’est un pont, quand et comment elle doit être appliquée, où elle doit être portée et comment l’obtenir sur elle, et ainsi de suite, c’est juste une partie à la recherche d’un tout.

De même, nombre de robot avec une parfaite bonne tiroir en le tirant de la main n’ont aucune idée de ce que vous besoin pour ouvrir un tiroir avant de vous dire ce qu’il contient, ou que peut-être vous devriez vérifier d’autres tiroirs si le premier n’a pas ce que vous cherchez!

Exemple de résolution de problème est quelque chose que nous prenons pour acquis, mais rien ne peut être pris pour acquis quand il s’agit de robot cerveau. Même dans l’expérience décrite ci-dessus, le robot a échoué plusieurs fois pour plusieurs raisons, tout en tentant d’atteindre ses objectifs. Ce n’est pas grave nous avons tous un peu de marge pour s’améliorer.

About the author

Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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