Что может быть лучше робота-бармена, который может налить вам пиво? Hema S. Koppula, выпускник «Cornell University» в области компьютерных наук, и доцент кафедры информатики Ashutosh Saxena работают в лаборатории «Cornell’s Personal Robotics Lab» над созданием именно такого робота. Использование запрограммированного ими PR-2 робота заключается не только в выполнении повседневных задач, но в предвидении поведения человека и корректировании его действий.
Роботы – «изящное чудачество» из мира технологий. Они любят, чтобы все было опрятно, упорядоченно и предсказуемо, то есть они работают лучше всего в таких местах, как лаборатории и заводы, где все может быть под контролем и где легко предсказать, что произойдет в следующий момент. Когда робот выходит из своей зоны комфорта в наш несовершенный мир, он может столкнуться с трудностями. Даже, казалось бы, простое обращение внимания на то, что чей-то стакан стал пустым и его нужно наполнить, требует немалого наблюдения и планирования со стороны робота.
К сожалению, люди могут непреднамеренно препятствовать роботу, перемещая свои стаканы, когда робот идет наполнять их. Действия могут стать беспорядочными, так что роботу необходимо предвидеть возможные поступки человека и приспосабливаться соответствующим образом. Если робот видит, что кто-то тянется к чашке, он должен знать, когда остановиться, пытаясь наполнить чашку.
Предвидящий поведение человека робот от «Cornell University» избегает неловких разливов и других случаев, используя сканер «Microsoft Kinect» для создания 3D-карты присутствующих объектов, и затем рассчитывает, как они могут быть использованы на основе действия, осуществляемого человеком в настоящее время.
Робот управляет всем посредством 120-ти 3D-видео с людьми, которые выполняют повседневные домашние задачи. Из них он сводит движения человека к символическим движениям скелетов. Робот классифицирует эти скелеты как субдействия (например, такие как достижение, наливание и доставка), связывая различные объекты с различными действиями.
Робот также может соединить вместе различные субдействия в различные комбинации, образуя модели больших действий, которые могут использоваться для прогнозирования движений людей в различных ситуациях. Созданные роботом модели являются довольно приблизительными, принимая во внимание тот факт, что разные люди будут выполнять то же самое дело несколько иначе.
При столкновении объектов и выполнении кем-то каких-то действий, робот будет генерировать несколько различных возможных продолжений развития ситуации перед расчетом той, которая является наиболее вероятной. Эти прогнозы постоянно обновляются и уточняются по мере продолжения развития действия.
Однако возможности прогнозирования все еще ограничены и зависят от того, до какой степени в будущем робот должен быть задействован. В испытаниях, проведенных исследователями, «предвидящий» робот способен правильно спрогнозировать 82 % действий за время поиска в 1 секунду, 71 % – в течение 3 сек. и 57% в течение 10 секунд. Так что пройдет еще некоторое время, прежде чем роботы-официанты появятся в вашем местном ресторане.
“Даже если люди предсказуемы, они являются предсказуемыми лишь часть времени”, – говорит Saxena. “В будущем будет выяснено, как робот планирует свое поведение. Как раз сейчас мы почти упорно кодируем его реакции, но для робота должен быть найден способ научиться реагировать “.
Результаты исследований по проекту о «предвидящем» действия человека роботе будут представлены 18-21 июня на Международной конференции «International Conference of Machine Learning» в Атланте ( штат Джорджия) и на конференции «Robotics: Science and Systems conference» с 24 по 28 июня в Берлине.
Видео ниже показывает «предвидящего» робота в действии.
