تُدرَّب معظم الروبوتات رباعية الأرجل على استعادة توازنها إذا صادفت عائقًا. وفي محاولة لتطوير روبوت تنظيف، تُدرِّب طالبة الدكتوراه الفيتنامية الأصل جوان ترونغ، من كلية الحوسبة التفاعلية في معهد جورجيا للتكنولوجيا (GIT)، وزميلاها ناوكي يوكوياما وسيمار كارير، روبوتهم على تجاوز الأشياء المتراكمة التي قد يصادفها في المنزل، وفقًا لما ذكره موقع Tech Xplore مؤخرًا.
(من اليسار) ناؤكي يوكوياما، وجوان ترونج، وسيمار كارير يعملون مع الروبوت ذي الأرجل الأربعة
وبحسب فريق البحث، فإن الروبوتات ذات الأرجل الأربعة والمزودة بوحدات تحكم في الحركة "العمياء" تميل إلى الاستجابة بشكل أكبر لتجنب السقوط عندما تطأ على جسم ما.
في غضون ذلك، طبّق فريق البحث نهجًا جديدًا، بتوفير صور حية للروبوت أثناء تخطّيه العوائق، وذلك من خلال دمج سياسة الملاحة مع سياسة الحركة القائمة على الصور. وقد ساعد هذا النهج الروبوت على تخطّي العوائق في بيئة محاكاة مزدحمة بنسبة نجاح تصل إلى 72.6%.
يستطيع الروبوت التعلم تلقائيًا، ولا يُقلّد أي أنماط سلوكية سابقة. ويقول الباحثون إن هذا نموذج قابل للتطوير، ويمكن تطبيقه فورًا دون الحاجة إلى الكثير من الضبط الدقيق. تُعلّم هذه السياسات الروبوت كيفية تجنب الأشياء أثناء انتقاله من مكان إلى آخر، وكيفية استخدام أرجله للقفز فوقها، بما في ذلك كيفية رفع أرجله إلى الارتفاع المناسب.
"كلب روبوت" يتغلب على الطرق الطويلة والوعرة دون أن يسقط
وفقًا للفريق، لا تستطيع الروبوتات رباعية الأرجل التقليدية رؤية الصورة الحقيقية إلا من خلال كاميرا أمامها، ولا تستطيع رؤية الأشياء القريبة من أقدامها. دمج الفريق الذاكرة والوعي المكاني في الشبكة لتعليم الروبوت متى وأين يتخطّى العوائق بدقة. إذا كان الجسم مرتفعًا جدًا، يمكن للروبوت الالتفاف حوله. قال ترونغ: "وجدنا أن هذه الطريقة تُمكّن الروبوت من التنقل ببراعة، وحتى إذا سلك الروبوت الطريق الخطأ، فإنه يعلم أنه يستطيع الرجوع إلى موضعه الأصلي". كما علّم الفريق الروبوت أي الأشياء يجب أن يتخطّاها، مثل الألعاب، وأي الأشياء يجب أن يتخطّاها، مثل الطاولات والكراسي.
ويمكن أن تساعد النتائج التي توصل إليها الفريق أيضًا الروبوتات على التنقل في البيئات الخارجية في العالم الحقيقي، واختيار المسارات بناءً على رغبات أصحابها لتجنب التضاريس الموحلة أو الصخرية.
فاز البحث بالجائزة الأولى في ورشة عمل الروبوتات ضمن مؤتمر الروبوتات 2022 في نيوزيلندا. وسيُعرض البحث في المؤتمر الدولي للروبوتات والأتمتة التابع لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE) في لندن، من 29 مايو إلى 2 يونيو.
[إعلان 2]
رابط المصدر
تعليق (0)