Обучение роботов - Robot learning

Обучение роботов - это область исследований на стыке машинного обучения и робототехники . Он изучает методы, позволяющие роботу приобретать новые навыки или адаптироваться к окружающей среде с помощью алгоритмов обучения. Вариант осуществления робота, расположенный в физическом корпусе, в то же время предоставляет определенные трудности (например, высокая размерность, ограничения в реальном времени для сбора данных и обучения) и возможности для управления процессом обучения (например, сенсомоторная синергия, моторные примитивы).

Примеры навыков, на которые нацелены алгоритмы обучения, включают сенсомоторные навыки, такие как передвижение, хватание, категоризация активного объекта , а также интерактивные навыки, такие как совместное манипулирование объектом со сверстником, и лингвистические навыки, такие как обоснованное и определенное значение человеческий язык . Обучение может происходить либо посредством автономного самоисследования, либо под руководством учителя-человека, как, например, в обучении роботов путем имитации.

Обучение роботов может быть тесно связано с адаптивным управлением , обучением с подкреплением, а также с развивающей робототехникой, которая рассматривает проблему автономного приобретения репертуаров навыков на протяжении всей жизни. Хотя машинное обучение часто используется алгоритмами компьютерного зрения , используемыми в контексте робототехники, эти приложения обычно не называют «обучением роботов».


Проекты

Майя Чакмак, доцент кафедры информатики и инженерии Вашингтонского университета , пытается создать робота, который учится путем имитации - метод, который называется « программирование путем демонстрации ». Исследователь демонстрирует технику очистки для системы зрения робота и обобщает чистящие движения на примере человека, а также определяет «состояние грязи» до и после очистки.

Точно так же промышленного робота Baxter можно научить делать что-то, хватая его за руку и показывая ей желаемые движения. Он также может использовать глубокое обучение, чтобы научиться схватывать неизвестный объект.

Обмен приобретенными навыками и знаниями

В программе Tellex «Million Object Challenge» цель состоит в том, чтобы роботы научились обнаруживать и обрабатывать простые предметы и загружать свои данные в облако, чтобы другие роботы могли анализировать и использовать информацию.

RoboBrain - это система знаний для роботов, к которой может получить свободный доступ любое устройство, желающее выполнить задачу. База данных собирает новую информацию о задачах по мере их выполнения роботами путем поиска в Интернете, интерпретации текста, изображений и видео на естественном языке, распознавания объектов, а также взаимодействия. Проект возглавляет Ашутош Саксена из Стэнфордского университета .

RoboEarth - это проект, который был описан как « Всемирная паутина для роботов» - это сеть и репозиторий баз данных, где роботы могут обмениваться информацией и учиться друг у друга, а также облако для аутсорсинга тяжелых вычислительных задач. В проекте участвуют исследователи из пяти крупных университетов Германии, Нидерландов и Испании, и он поддерживается Европейским Союзом .

Google Research, DeepMind и Google X решили позволить своим роботам поделиться своим опытом.

Смотрите также

Рекомендации

внешняя ссылка