Как научить роботов чувствовать

Блог «Роботы и робототехника»

Блог посвящен роботам и робототехнике, а в первую очередь — моему собственному проекту «Самодельный робот», и сайтам по робототехнике, в создании которых я принимаю участие. Здесь публикуются ссылки на полезные ресурсы по робототехнике, мои успехи и поражения, и просто мои мысли.

Страницы

четверг, 30 октября 2008 г.

Как научить робота чувствовать

Наткнулся тут на сайте Instructables на интереснейшую заметку про создание сенсоров, реагирующих на изгиб, и сделанных в виде тряпичных полосок. Чрезвычайно полезная вещь — она может использоваться как для каких-то простейших домашних приспособлений, входящих в концепцию «умный дом», например, так и для того, чтобы научить роботов чувствовать, когда их кто-то или что-то начинает перегибать. Технология изготовления этих сенсоров очень проста, и детальнейшим образом описана на вышеупомянутом Instructables. А вот каковы они в действии (короткое видео, 11 секунд):

Кроме того, важно осязание. Во-первых, я уже писал как-то про сенсор, который может осязать на небольшом расстоянии — это разработка фирмы Intel. Конечно, в домашних условиях такую вещь сделать пока невозможно, но кто знает, может быть очень скоро ее можно будет купить. Так что, придется использовать что-то попроще.

Итак, для того, чтобы чувствовать прикосновения, нажим, удары — робот должен иметь чувствительную кожу. Здесь на помощь могут придти достаточно модные ныне тряпичные клавиатуры. Например, у меня есть одна, купил в свое время за 500 рублей для КПК Palm, в каком-то московском интернет-магазине. Вполне неплохо работает.

Кроме того, есть смешной, и скорее всего врядли применимый в роботах, но все же рецепт изготовления тачпада. Причем, к этому тачпаду прикручивали ноутбук, и он вполне нормально управлялся с мышкой. Все показано на видео:

Источник

Искусственная кожа: как научить роботов чувствовать и зачем это делать

12 августа 2013

Для нас стало привычным, что роботы могут видеть и слышать лучше человека. В зависимости от задач им доступны разные расширенные спектры восприятия, а данные для обработки часто поступают от десятков камер и микрофонов. При этом с тактильной чувствительностью дела обстоят крайне неважно. Искусственная кожа, способная осязать, стала настоящим вызовом для специалистов в области робототехники. Серийно ткани и покрытия, сравнимые с человеческой кожей, не выпускаются до сих пор. В то же время последние вести из лабораторий выглядят чрезвычайно обнадёживающе.

Задача имитации человеческого восприятия при помощи электроники стала одной из самых сложных. Сегодня это главный камень преткновения также в создании систем искусственного интеллекта и разработке человеко-машинных интерфейсов. От роботов хотят всё большей универсальности и участия в поисково-спасательных операциях.

Умение аккуратно обращаться с разными объектами требует быстрого определения характера их поверхности и допустимого давления на них. Одного дело — расчищать завал от строительного мусора, и совсем другое — вытаскивать из-под него раненых людей, часть из которых находится без сознания. Для первой задачи годится и бульдозер, но вторая подразумевает максимальную осторожность. Одними камерами здесь не обойтись: роботу (или оператору) надо постоянно чувствовать, что он держит в руках, и точно дозировать усилия.

Зачем ещё может потребоваться научить робота чувствовать? В своё время ответ на этот вопрос изобразил художник Франц Штайнер (Franz Steiner). Вспомним здесь только одну из его известных картин.

С проблемой отсутствия тактильной обратной связи не раз сталкивались и специалисты НАСА во время управления марсоходами. По картинке было трудно определить характер поверхности планеты на предстоящем участке пути. Марсоходы передвигали по сантиметрам, но всё равно завязали в податливом грунте, а у «Спирита» после очередной аварии оказалось заблокированным колесо.

В общем случае передача тактильных ощущений требует технологии изготовления большого массива датчиков с высочайшей чувствительностью, разрешающей способностью и малым временем возврата к исходному состоянию.

После многолетних экспериментов исследователи из Технологического института Джорджии смогли разработать сенсорное устройство, которое преобразует энергию слабого механического давления напрямую в световые сигналы. Последние легко передать в любой прозрачной среде, зафиксировать на значительном удалении и обработать по уже существующим в оптоэлектронике принципам.

Для первых прототипов достигнуто эффективное разрешение в 2,7 микрона. В привычной пользователям графических планшетов терминологии это эквивалент 6 350 точек на дюйм. Сенсор пригоден для считывания папиллярного узора на подушечках пальцев и других микрорельефных структур.

Помимо анализа отпечатков пальцев, обработки рукописных подписей и прочих биометрических приложений, этот метод может быть использован в разработке новых микроэлектромеханических (MEMS) схем самого разного назначения. Наиболее актуально стоит задача имитации осязания для кожи роботов. Полученная для прототипа чувствительность уже сравнима с таковой у человека.

Ранее в рабочих прототипах искусственной кожи была достигнута независимая обработка сигналов от микродатчиков, размещённых на расстоянии примерно двух–трёх миллиметров. Компания Syntouch уже изготавливает такие чувствительные пальцы серии BioTac для манипуляторов роботов. Они реагируют на температуру поверхности и различают свыше ста различных текстур. Из-за относительно низкой плотности расположения чувствительных элементов «ощупывание» порой занимает значительное время. Чтобы приблизиться к средним показателям кожи человека, требовалось повысить разрешение до 50 мкм — то есть в шестьдесят раз.

До сих пор основные усилия исследователей были сосредоточены на различных вариантах изменения ёмкости и сопротивления малых участков цепи, в качестве которых выступали нанопровода, органические транзисторы или многослойные конструкции с пьезоэлектрическим эффектом.

«Компьютерра» уже писала в прошлом году о достижениях исследовательской группы Национального университета Южной Кореи. Созданная ими искусственная кожа со множеством полимерных волосков тоже считалась более чувствительной, чем человеческая. Однако речь шла только о регистрации самого факта прикосновения, без распознавания его детальных характеристик. Сканирование папиллярных линий и других микрорельефов с её помощью было бы невозможно.

Гораздо дальше продвинулись учёные из Стэнфордского университета. В группе под руководством Чженань Бао был создан эластичный материал, одновременно выполняющий роль гибкой солнечной панели и датчика прикосновений. Тактильная чувствительность добавлялась за счёт микротранзисторов, регистрирующих изменения силы тока.

Созданный в Технологическом институте Джорджии сенсор продолжает это направление, добавляя компоненты оптоэлектроники для простоты одновременной регистрации сигналов. Он представляет собой массив нанопроводов из оксида цинка, упорядоченно размещённых на тонкой плёнке. Для сохранения специфического узора укладки пространство между проводами заполнено полиметилметакрилатом (оргстеклом). Общий электрод на верхней части массива формируется прозрачным слоем оксида индия и олова.

Каждый пиксель сенсорной поверхности представлен одной нанопроволокой из оксида цинка (полупроводник n-типа) и органического светодиода (полупроводник p-типа). Интенсивность излучения последнего зависит от степени деформации и обусловлена сочетанием пьезо- и фотоэлектрических эффектов.

При появлении механического давления нанопроводники сжимаются и создают отрицательный пьезоэлектрический потенциал, в то время как несжатые проводники обладают нулевым потенциалом.

В результате работы сенсора создаётся электронная карта распределения механического давления. Она выполняется посредством параллельного считывания электролюминесцентных сигналов от всех пикселей, время перезарядки которых составляет около 90 мс. Иными словами, такой искусственной кожей распознаются не только простые единичные и множественные касания, но и вибрация с частотой до 11 Гц.

По результатам тестов на стабильность сенсор показал хорошие результаты. Отклонения уровней сигналов двадцати тысячи пикселей опытного образца не превышали пяти процентов в серии из двадцати пяти опытов.

Используемые сенсоры обеспечат развитие робототехники и бионики. Чувствительные искусственные конечности нужны не только роботам, но и людям, лишившимся своих. Также сенсоры будут способствовать созданию новых человеко-машинных интерфейсов и найдут широкое применение в сфере безопасности.

Источник

На вкус и цвет: как научить роботов чувствовать как люди

Александра Добрянская

С тех пор как были придуманы роботы, люди пытаются сделать их как можно более похожими на себя. Быть человеком значит воспринимать мир вокруг определенным образом, но наше программное обеспечение содержит коды, которые сложно взломать. T&P публикуют перевод статьи о попытках научить роботов ощущать вкус и запах, осязать, слышать и видеть, как люди.

На сегодняшний день все тесты, связанные с ощущением роботами вкуса, в первую очередь связаны с алкоголем. В 2013 году группа испанских исследователей опубликовала научную работу, которую они провели, изучая созданный ими «электронный язык». Каждый из использованных датчиков (всего их было 21) был чувствителен к различным химическим соединениям, которые позволяли «языку» различать разные виды пива в 82% случаев.

В еще менее отдаленном прошлом исследователи из Орхусского университета (Дания) изучали изменения в самом распространенном из найденных в слюне белков, чтобы определить, как на него влияют различные соединения в вине. Этот метод более успешно, чем другие, позволил роботу «чувствовать» терпкость вина (сухость или кислинку). Он может применяться для предотвращения и выявления заболеваний — например, синдромов Альцгеймера, Паркинсона и Хантингтона.

Запах

Ученые пытались научить роботов распознавать запахи, уже начиная с 1980-х. И не только потому, что обоняние у людей так автоматизировано: дело в том, что роботы, ощущающие запахи, могли бы найти миллиард возможностей для приложения сил — от «вынюхивания» раковых заболеваний или бомб до оценки подлинности винтажных вин.

Самые ранние попытки в этой области предприняла Бланка Лорена Виллареаль, ученый из Мексики. Она создала датчики, которые измеряли концентрацию конкретных химикатов в воздухе в течение некоторого времени. С хорошо настроенным алгоритмом эти датчики были способны «унюхивать» в течение более долгого времени, чем их предшественники, что позволило компьютеру быстрее идентифицировать источник запаха. Виллареаль также модифицировала алгоритм таким образом, чтобы он мог выявлять телесные запахи, так что ее робот мог бы использоваться для поиска жертв стихийных бедствий.

Осязание

Постоянное ощущение температуры, влажности и давления в определенных случаях может причинять неудобства. Поэтому исследователи попытались создать так называемую e-skin, электронную кожу, чтобы использовать ее при оперировании жертв пожаров и для улучшения качества протезов.

С точки зрения инженера, задача нетривиальная: кожа должна работать на низком напряжении (то есть обычные батарейки не подойдут), быть гибкой и способной воспринимать больше одного фактора одновременно.

Тем не менее в прошлом году группе исследователей из Израиля удалось следующее: они смогли заставить комплекс органических молекул, называемых лиганды, присоединяться и защищать золотые наночастицы, которые использовались как датчики. Этот слой расположили на поверхности гибкой смолы, которая позволяла датчикам взаимодействовать между собой, распознавая химикаты, температуру и влажность вокруг них.

Человечество использовало роботов, чтобы слышать, с момента изобретения телефона в конце XIX века. Но совсем другое дело — заставить самих роботов что-то действительно услышать. Aппаратное обеспечение для этих целей было готово уже в 1876 году — это был микрофон, который мог трансформировать звуки речи в электронные сигналы. Но до недавнего времени не существовало программного обеспечения, которое было бы достаточно изощренным, чтобы компьютер мог «понять» эти звуки.

Когда компьютер получает данные с микрофона, программное обеспечение наделяет его способностью сравнить эти сигналы с гигантской базой данных похожих сигналов, которые называются «лексикон». В тот момент, когда компьютер расшифровал данные, он может ответить в соответствии с программой — «произнося» слова или выводя их в текстовом виде.

Конечно, если вы пробовали ранние версии Siri или голосовое меню при звонке в банк, вы знаете, что этот метод полон багов. Но ПО становится лучше день ото дня и используется уже повсеместно — от голосового контроля самолетов до расшифровки вашей медицинской карты.

Зрение

Как и слух, человеческое зрение настолько важно для нас, что мы уже преуспели в создании «видящих» машин. Форму они позаимствовали у ранних камер (вроде дагерротипа, появившегося в 1836 году). По мере того, как скорость работы этих камер возрастала, улучшалось и качество картинки, а размер устройства — напротив, резко сокращался. Камеры стали постоянным явлением повседневной жизни, их существует великое множество для любых целей — от наблюдения и общения по Skype до селфи.

Однако теперь нам еще нужно, чтобы наши робо-глаза могли интерпретировать данные, — особенно данные о наших лицах. Последняя попытка такого рода — ПО для распознания лиц; его используют ФБР и Facebook. Оно распознает разные части лица — например, челюсти и глаза, — и подсчитывает расстояние между ними, чтобы создать цифровое изображение человека, которое можно было бы автоматически распознать впоследствии.

Несмотря на утверждения Facebook о том, что система может распознать людей с 97-процентной точностью, у нее по-прежнему есть проблемы с распознанием лиц в 3D (если, конечно, они не смотрят прямо в камеру). На данный момент это ПО, кажется, уперлось в стену, но, задавшись такой целью, разработчики могут преодолеть это 3D-препятствие быстрее, чем мы думаем.

В наши дни роботы более «человечны», чем когда-либо. Некоторые предсказывают, что роботы будут способны ощущать все вокруг уже очень скоро. Но если считать наш сегодняшний опыт показателем, то машинам предстоит проделать еще очень долгий путь.

Источник