O fırtınayla olarak Cornell robot barista öğrenir

Robotlar bizim günlük hayatımızın bir parçası haline gidiyoruz, onlar gündelik şeylerle çalışmayı öğrenmek gerekir. Bu talimat kılavuzları okumak edememek ve yeni makineleri kullanmak nasıl bulmaktan anlamına gelir. Bu sadece bir latte yapmak, ancak yabancı bir espresso makinesi nasıl kullanılacağını anlamaya olamaz robot barista programlanmış olan Cornell Üniversitesi araştırmacıları, bir plan.

Robotların geliştirilmesi makine mühendisliği meselesi daha fazladır. Nasıl görevleri yürütmek için onlara öğretmek için nasıl bir sorun da var. Araştırma ve fabrika robotlar için, bu doğrudan programlayarak veya klavyeler, joystick veya Waldos gibi denetleyicileri kullanarak kendi adım ile onlara rehberlik yapılabilir. Robotlar evler, ofisler, mağazalar ve restoranlar gibi daha çok insan ortamlarda çalışmak istiyorsak Ancak kendileri tarafından öğrenmek gerekiyor.

Ashutosh Saxena, bilgisayar bilimi yardımcı doçent öncülüğünde, Cornell ekibi bir yabancı makineyi nasıl kullanılacağını anlamak için, metin malzemeleri ile birlikte, diğer robotlar tecrübesini ve bu kullanabileceğiniz bir robot barista geliştirme hakkında ayarlayın. Robot barista, Saxena nedenlerle, diğer üç kahve makineleri faaliyet gösterdi, o zaman dördüncü anlamaya muktedir olmalıdır. Cevap kısmı diğer robotlar ve ürettiği mekanik hareketlerin bir online veritabanı crowdsourcing projenin kamu üyelerinin taşımak için nasıl robot barista dersleri vermektedir. Fikir bir kişinin yeni bir makine nasıl kullanılacağını öğrenir zaman, baştan bir topuz, düğmeye ya da kolu bir yenisi karşılaştı her zaman kullanmayı öğrenme meselesi olmadığıdır. Birini nasıl kullanılacağını bilmek ne kadar benzer olanları kullanmak söyler.

Yani robot barista beraberdir. O bir tuvalet kızarma veya soda vending machine altında bir fincan koyuyor, ya da bir su musluğu açmak gibi farklı bir kahve makinesi veya 116 cihazların herhangi çalışma öğrenilen hareketleri kullanır. Bu hareketler daha sonra yeni makine için adapte edilebilir. Cornell göre, bu büyük bir adım oldu, ama yeterli değil işi yapmak için. Söyleyebilirim, yeni bir makine çalışmak için çalıştı herkes gibi, talimatları genellikle büyük bir yardımcı vardır. Yani, robot barista onun tecrübe almak ve indirmek ve küçük adımlar içine görevi kırarak yeni bir kahve makinesi nasıl çalışılacağı hakkında bilgi almak için ayrıştırmak yazılı talimatlar, ile birleştirmek sağlayan bir derin öğrenme algoritması ile programlanmıştır. Derin öğrenme Cornell çözümün önemli bir parçası gibi olan nedenlerinden biri doğal dil muzdarip olduğunu "gürültü". Robot bir düğme ve anahtar veya bir sap ve kolu arasındaki dilsel farkı bilmek gerekir, sonra onları işe uygun hareketlere karşı bu kadar maç. Bu talimatlar ve hareketler açısından hem genelden özele katmanlar halinde bilgi ile hareket içerir.

Buna ek olarak, bir robot barista bu makineden makineye geniş çapta değişebilir, çünkü çok konumdan daha şekli nesneleri tespit etmek mümkün olmalıdır. Bu da nesneleri tanımlamak ve kontrolleri işe hareketlerin yörüngesini planlamak için izin koordinatlarının bir "nokta bulutu" oluşturur 3D kamera ve lazer telemetre kullanılarak yapar. Cornell ekibi robot barista daha yüksek değil görme sistemi parlak yüzeyler tarafından atılır karmaşık ışık desenleri ile sorun vardır çünkü yeni makineler üzerinde yüzde 60 doğruluk puanı ve aklın bir kısmının olduğunu söylüyor. Ekibe göre, robot barista gelişmekte sonraki adım şeylerin içine darbeleme onu tutmak için dokunsal geribildirim ve görsel izlenmesi için dokunma duygusu dahil etmektir. Sadece bir acemi insan barista gibi - Ayrıca, robot kendi öğrenme sürecinin bir parçası olarak deneme yanılma kullanmak için programlanmış gerekecektir. Cornell ekipleri bulgular olarak sunulacaktır kağıt at (PDF) ve gösteri 2015 Robotik Bilim ve Sistemleri 16 Temmuz'da Roma'da konferans.