หุ่นยนต์สี่ขาโดยส่วนใหญ่ได้รับการฝึกฝนให้ทรงตัวได้หากสะดุดกับสิ่งกีดขวาง ในความพยายามที่จะพัฒนาหุ่นยนต์ทำความสะอาดบ้าน โจแอนน์ ทรวง นักศึกษาปริญญาเอกชาวเวียดนาม-อเมริกัน จากโรงเรียนคอมพิวเตอร์เชิงโต้ตอบ สถาบันเทคโนโลยีจอร์เจีย (GIT) พร้อมด้วยเพื่อนร่วมงานอีกสองคนคือ นาโอกิ โยโกยามะ และซิมาร์ คาเรอร์ กำลังฝึกหุ่นยนต์ของพวกเขาให้สามารถนำทางผ่านสิ่งของรกๆ ที่อาจพบเจอในบ้าน ตามรายงานของ Tech Xplore เมื่อเร็วๆ นี้
(จากซ้ายไปขวา) นาโอกิ โยโกยามะ, โจแอนน์ ทรวง และซิมาร์ คาเรอร์ กำลังทำงานร่วมกับหุ่นยนต์สี่ขา
จากข้อมูลของทีมวิจัย หุ่นยนต์สี่ขาที่ติดตั้งระบบควบคุมการเคลื่อนไหวแบบ "ไร้ทิศทาง" มีแนวโน้มที่จะตอบสนองอย่างรุนแรงมากขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงการล้มเมื่อเหยียบวัตถุ
ในขณะเดียวกัน ทีมวิจัยได้นำวิธีการใหม่มาใช้ โดยการให้ภาพสดเพื่อช่วยให้หุ่นยนต์นำทางผ่านสิ่งกีดขวางได้ โดยการผสมผสานการนำทางกับการเคลื่อนไหวด้วยภาพ วิธีการนี้ทำให้หุ่นยนต์สามารถนำทางผ่านสิ่งกีดขวางในสภาพแวดล้อมจำลองที่มีสิ่งกีดขวางมากมายได้อย่างสำเร็จด้วยอัตราความสำเร็จ 72.6%
หุ่นยนต์ตัวนี้เรียนรู้ด้วยตนเองและไม่เลียนแบบรูปแบบพฤติกรรมใดๆ ที่มีอยู่ก่อนแล้ว นักวิจัยกล่าวว่านี่คือแบบจำลองที่ปรับขนาดได้ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้ทันทีโดยไม่ต้องปรับแต่งมากนัก นโยบายเหล่านี้จะชี้นำหุ่นยนต์เกี่ยวกับวิธีการหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางขณะเคลื่อนที่จากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง และวิธีการใช้ขาเพื่อก้าวข้ามสิ่งกีดขวาง รวมถึงวิธีการยกขาให้สูงขึ้นในระดับที่เหมาะสม
'หุ่นยนต์สุนัข' สามารถเคลื่อนที่ไปบนพื้นที่ขรุขระยาวไกลได้โดยไม่ล้ม
ทีมวิจัยกล่าวว่า หุ่นยนต์สี่ขาแบบดั้งเดิมสามารถมองเห็นภาพในโลกแห่งความเป็นจริงได้ผ่านกล้องที่อยู่ด้านหน้าเท่านั้น และไม่สามารถมองเห็นวัตถุที่อยู่ใกล้เท้าได้ ทีมวิจัยได้ผสานหน่วยความจำและการรับรู้เชิงพื้นที่เข้ากับระบบเครือข่ายเพื่อสอนหุ่นยนต์ให้รู้ว่าเมื่อใดและที่ไหนควรจะก้าวข้ามสิ่งกีดขวาง หากวัตถุนั้นสูงเกินไป หุ่นยนต์สามารถเดินอ้อมได้ “เราพบว่าวิธีการนำทางนี้ได้ผลดีมาก และแม้ว่าหุ่นยนต์จะเดินผิดทาง มันก็รู้ว่าสามารถถอยหลังและกลับไปยังตำแหน่งเดิมได้” ตรวงกล่าว ทีมวิจัยยังได้สอนหุ่นยนต์ว่าควรก้าวข้ามวัตถุใด เช่น ของเล่น และควรเดินอ้อมวัตถุใด เช่น โต๊ะและเก้าอี้
ผลการวิจัยของทีมยังอาจช่วยให้หุ่นยนต์สามารถนำทางในสภาพแวดล้อมกลางแจ้งในโลกแห่งความเป็นจริงได้ โดยเลือกเส้นทางตามความต้องการของเจ้าของเพื่อหลีกเลี่ยงพื้นที่ที่เป็นโคลนหรือภูมิประเทศที่เป็นหิน
งานวิจัยนี้ได้รับรางวัลที่หนึ่งในการประชุมเชิงปฏิบัติการด้านหุ่นยนต์ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของงานประชุม Robotics Learning Conference ปี 2022 ที่ประเทศนิวซีแลนด์ และจะนำเสนอผลงานวิจัยนี้ในงานประชุมนานาชาติว่าด้วยหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติของสถาบันวิศวกรรมไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์ (IEEE-USA) ที่กรุงลอนดอน สหราชอาณาจักร ระหว่างวันที่ 29 พฤษภาคมถึง 2 มิถุนายน
[โฆษณา_2]
ลิงก์แหล่งที่มา
การแสดงความคิดเห็น (0)