Robot autonomiczny - Autonomous robot

Autonomicznego robota , znany również jako prostu AUTOROBOT lub Autobot , jest robotem , który wykonuje zachowania lub zadania o wysokim stopniu autonomii (bez wpływów zewnętrznych). Robotyka autonomiczna jest zwykle uważana za poddziedzinę sztucznej inteligencji , robotyki i inżynierii informacyjnej . Wczesne wersje zostały zaproponowane i zademonstrowane przez autora/wynalazcę Davida L. Heisermana.

Roboty autonomiczne są szczególnie pożądane w dziedzinach takich jak loty kosmiczne , utrzymanie gospodarstwa domowego (np. sprzątanie), oczyszczanie ścieków oraz dostarczanie towarów i usług.

Niektóre nowoczesne roboty fabryczne są „autonomiczne” w ścisłych granicach swojego bezpośredniego otoczenia. Może nie być tak, że w otaczającym je środowisku istnieje każdy stopień swobody , ale miejsce pracy robota fabrycznego jest wyzwaniem i często może zawierać chaotyczne, nieprzewidywalne zmienne. Należy określić dokładną orientację i położenie kolejnego przedmiotu pracy, a (w bardziej zaawansowanych fabrykach) nawet rodzaj przedmiotu i wymagane zadanie. Może się to zmieniać w nieprzewidywalny sposób (przynajmniej z punktu widzenia robota).

Jednym z ważnych obszarów badań nad robotyką jest umożliwienie robotowi radzenia sobie ze środowiskiem, czy to na lądzie, pod wodą, w powietrzu, pod ziemią czy w kosmosie .

W pełni autonomiczny robot może:

  • Uzyskaj informacje o środowisku
  • Pracuj przez dłuższy czas bez interwencji człowieka
  • Przemieszczać się w całości lub w części w środowisku operacyjnym bez pomocy człowieka
  • Unikaj sytuacji, które są szkodliwe dla ludzi , mienia lub samego siebie, chyba że są one częścią specyfikacji projektowych

Autonomiczny robot może również uczyć się lub zdobywać nową wiedzę, jak dostosowywanie się do nowych metod realizacji swoich zadań lub adaptacja do zmieniającego się otoczenia.

Podobnie jak inne maszyny, roboty autonomiczne nadal wymagają regularnej konserwacji.

Komponenty i kryteria autonomii robota

Samoobsługa

Pierwszym warunkiem pełnej autonomii fizycznej jest zdolność robota do samodzielnego dbania o siebie. Wiele robotów zasilanych bateriami dostępnych obecnie na rynku może znaleźć i podłączyć stację ładującą, a niektóre zabawki, takie jak Aibo firmy Sony, są w stanie samodzielnie zadokować, aby naładować swoje baterie.

Samopodtrzymanie opiera się na „ propriocepcji ”, czyli wyczuwaniu własnego statusu wewnętrznego. W przykładzie ładowania baterii robot może stwierdzić proprioceptywnie, że jego baterie są rozładowane, a następnie szuka ładowarki. Innym popularnym czujnikiem proprioceptywnym jest monitorowanie ciepła. Aby roboty mogły pracować autonomicznie w pobliżu ludzi i w trudnych warunkach, wymagana będzie zwiększona propriocepcja. Powszechnie stosowane czujniki proprioceptywne obejmują czujniki termiczne, optyczne i dotykowe, a także efekt Halla (elektryczny).

Wyświetlacz GUI robota pokazujący napięcie baterii i inne dane proprioceptywne w prawym dolnym rogu. Wyświetlacz służy wyłącznie do celów informacyjnych. Roboty autonomiczne monitorują czujniki proprioceptywne i reagują na nie bez interwencji człowieka, aby zapewnić sobie bezpieczeństwo i prawidłowe działanie.

Wyczuwanie otoczenia

Eksterocepcja to wyczuwanie rzeczy o środowisku. Roboty autonomiczne muszą mieć szereg czujników środowiskowych, aby wykonywać swoje zadania i unikać kłopotów.

Niektóre kosiarki zautomatyzowane dostosowują swoje oprogramowanie, wykrywając prędkość, z jaką trawa rośnie zgodnie z potrzebami, aby utrzymać idealnie skoszony trawnik, a niektóre roboty odkurzające mają czujniki brudu, które wykrywają ilość zebranego brudu i wykorzystują te informacje, aby powiedzieć im, zostań dłużej w jednym miejscu.

Wykonanie zadania

Następnym krokiem w autonomicznym zachowaniu jest faktyczne wykonanie zadania fizycznego. Nowym obszarem obiecującym komercyjnie są roboty domowe, z zalewem małych robotów odkurzających, które rozpoczęły się od iRobot i Electrolux w 2002 roku. Chociaż poziom inteligencji tych systemów nie jest wysoki, poruszają się one po rozległych obszarach i pilotują w ciasnych sytuacjach wokół domów za pomocą czujniki kontaktowe i bezkontaktowe. Oba te roboty wykorzystują zastrzeżone algorytmy w celu zwiększenia zasięgu w przypadku prostego losowego odbicia.

Kolejny poziom wykonywania zadań autonomicznych wymaga od robota wykonywania zadań warunkowych. Na przykład roboty zabezpieczające można zaprogramować tak, aby wykrywały intruzów i odpowiadały w określony sposób, w zależności od tego, gdzie znajduje się intruz. Na przykład Amazon (firma) uruchomił Astro do monitorowania domu, bezpieczeństwa i opieki nad osobami starszymi we wrześniu 2021 r.

Autonomiczna nawigacja

Nawigacja wewnętrzna

Aby robot kojarzył zachowania z miejscem ( lokalizacją ), wiedział, gdzie się znajduje i potrafił nawigować z punktu do punktu. Taka nawigacja rozpoczęła się od prowadzenia przewodowego w latach 70. i rozwinęła się na początku XXI wieku w triangulację opartą na radiolatarni . Obecne roboty komercyjne autonomicznie nawigują w oparciu o wykrywanie naturalnych cech. Pierwszymi robotami komercyjnymi, które to osiągnęły, były robot szpitalny HelpMate firmy Pyxus oraz robot ochronny CyberMotion, oba zaprojektowane przez pionierów robotyki w latach 80. XX wieku. Roboty te pierwotnie wykorzystywały ręcznie tworzone plany pięter CAD , czujniki sonaru i warianty podążania za ścianami do nawigacji w budynkach. Następna generacja, taka jak PatrolBot firmy MobileRobots i autonomiczny wózek inwalidzki, oba wprowadzone w 2004 roku, mają możliwość tworzenia własnych, laserowych map budynku oraz poruszania się po otwartych przestrzeniach i korytarzach. Ich system sterowania zmienia swoją ścieżkę w locie, jeśli coś blokuje drogę.

Początkowo autonomiczna nawigacja opierała się na czujnikach planarnych, takich jak dalmierze laserowe, które mogą wykrywać tylko na jednym poziomie. Najbardziej zaawansowane systemy łączą teraz informacje z różnych czujników zarówno w celu lokalizacji (pozycji) jak i nawigacji. Systemy takie jak Motivity mogą polegać na różnych czujnikach w różnych obszarach, w zależności od tego, które dostarczają najbardziej wiarygodnych danych w danym czasie, i mogą samodzielnie mapować budynek.

Zamiast wspinać się po schodach, co wymaga wysoce specjalistycznego sprzętu, większość robotów wewnętrznych porusza się po obszarach dla osób niepełnosprawnych, kontrolując windy i drzwi elektroniczne. Dzięki takim elektronicznym interfejsom kontroli dostępu roboty mogą teraz swobodnie poruszać się w pomieszczeniach. Autonomiczne wchodzenie po schodach i ręczne otwieranie drzwi to obecnie tematy badań.

W miarę rozwoju tych technik wewnętrznych roboty odkurzające zyskają możliwość sprzątania określonego pomieszczenia określonego przez użytkownika lub całej podłogi. Roboty bezpieczeństwa będą mogły wspólnie otaczać intruzów i odcinać wyjścia. Te postępy niosą ze sobą również ochronę: wewnętrzne mapy robotów zwykle pozwalają na zdefiniowanie „zabronionych obszarów”, aby uniemożliwić robotom autonomiczne wchodzenie do pewnych regionów.

Nawigacja zewnętrzna

Autonomię na zewnątrz najłatwiej osiągnąć w powietrzu, ponieważ przeszkody są rzadkością. Pociski Cruise to raczej niebezpieczne, wysoce autonomiczne roboty. Bezpilotowe samoloty bezzałogowe są coraz częściej wykorzystywane do rozpoznania. Niektóre z tych bezzałogowych statków powietrznych (UAV) są w stanie przelecieć całą swoją misję bez jakiejkolwiek interakcji z człowiekiem, z wyjątkiem być może lądowania, w którym osoba interweniuje za pomocą pilota radiowego. Niektóre drony są jednak zdolne do bezpiecznego, automatycznego lądowania. Autonomiczny statek został ogłoszony w 2014 roku – statek dronowy w porcie kosmicznym Autonomous – a jego pierwszy test operacyjny zaplanowano na grudzień 2014 roku.

Autonomia na zewnątrz jest najtrudniejsza dla pojazdów naziemnych ze względu na:

  • Trójwymiarowy teren
  • Duże różnice w gęstości powierzchni
  • Wymagania pogodowe
  • Niestabilność wyczuwanego środowiska

Otwarte problemy w robotyce autonomicznej

Istnieje kilka otwartych problemów w robotyce autonomicznej, które są specyficzne dla tej dziedziny, a nie są częścią ogólnego dążenia do sztucznej inteligencji. Według książki Autonomous Robots: From Biological Inspiration to Implementation and Control George'a A. Bekeya , problemy obejmują takie rzeczy, jak upewnienie się, że robot jest w stanie prawidłowo funkcjonować i nie napotykać przeszkód w sposób autonomiczny.

Autonomia energetyczna i żerowanie

Badacze zajmujący się tworzeniem prawdziwego sztucznego życia zajmują się nie tylko inteligentnym sterowaniem, ale także zdolnością robota do znajdowania własnych zasobów poprzez żerowanie (poszukiwanie pożywienia , które obejmuje zarówno energię, jak i części zamienne).

Jest to związane z autonomicznym żerowania , troski obrębie nauk o ekologii behawioralnej , antropologii społecznej i ludzkiej ekologii behawioralnej ; a także robotyka , sztuczna inteligencja i sztuczne życie .

Historia i rozwój

Roboty Seekur i MDARS demonstrują w bazie lotniczej swoje autonomiczne możliwości nawigacji i bezpieczeństwa.

Robot Seekur był pierwszym robotem dostępnym na rynku, który zademonstrował możliwości podobne do MDARS do ogólnego użytku na lotniskach, zakładach użyteczności publicznej, zakładach poprawczych i służbie bezpieczeństwa wewnętrznego .

Łaziki marsjańskie MER-A i MER-B (obecnie znane jako łazik Spirit i łazik Opportunity ) mogą na bieżąco ustalać położenie słońca i nawigować własnymi trasami do miejsc docelowych, korzystając z:

  • Mapowanie powierzchni za pomocą wizji 3D
  • Obliczanie bezpiecznych i niebezpiecznych obszarów na powierzchni w tym polu widzenia
  • Obliczanie optymalnych ścieżek w bezpiecznym obszarze w kierunku pożądanego miejsca docelowego
  • Jazda po obliczonej trasie;
  • Powtarzanie tego cyklu, aż do osiągnięcia celu lub nie będzie znanej ścieżki do celu

Planowany łazik ESA, ExoMars Rover, jest zdolny do lokalizacji względnej opartej na wizji i lokalizacji bezwzględnej, aby autonomicznie nawigować po bezpiecznych i wydajnych trajektoriach do celów poprzez:

  • Rekonstrukcja modeli 3D terenu otaczającego łazika za pomocą pary kamer stereoskopowych
  • Określanie bezpiecznych i niebezpiecznych obszarów terenu oraz ogólną „trudność” poruszania się łazika w terenie
  • Obliczanie wydajnych ścieżek w bezpiecznym obszarze do pożądanego miejsca docelowego
  • Jazda Roverem po zaplanowanej ścieżce
  • Tworzenie mapy nawigacyjnej wszystkich poprzednich danych nawigacyjnych

Podczas ostatniego konkursu NASA Sample Return Robot Centennial Challenge w 2016 r. łazik o nazwie Cataglyphis z powodzeniem zademonstrował w pełni autonomiczną nawigację, podejmowanie decyzji oraz wykrywanie, pobieranie i zwracanie próbek. Łazik opierał się na połączeniu pomiarów z czujników bezwładnościowych , koderów kół, Lidaru i kamery do nawigacji i mapowania, zamiast korzystania z GPS lub magnetometrów. Podczas 2-godzinnego wyzwania Cataglyphis przebył ponad 2,6 km i przywrócił pięć różnych próbek do pozycji wyjściowej.

DARPA Grand Challenge i DARPA Urban Challenge zachęciły rozwoju jeszcze bardziej autonomicznych zdolności do pojazdów lądowych, podczas gdy to było wykazać cel dla robotów powietrznych od 1990 roku jako część AUVSI Międzynarodowym Konkursie Robotyki lotu ptaka .

W latach 2013-2017 Total SA zorganizował ARGOS Challenge, aby opracować pierwszego autonomicznego robota dla zakładów wydobycia ropy i gazu. Roboty musiały stawić czoła niekorzystnym warunkom zewnętrznym, takim jak deszcz, wiatr i ekstremalne temperatury.

Robot dostawczy

Zobacz też: Dron dostawczy
Robot dostarczający jedzenie

Robot dostawczy to autonomiczny robot służący do dostarczania towarów.

Roboty budowlane

Roboty budowlane są używane bezpośrednio na placach budowy i wykonują prace, takie jak budowa, przenoszenie materiałów, roboty ziemne i nadzór.

Wiele firm stosuje robotykę na etapach od badań i rozwoju do pełnej komercjalizacji.

  • ASI Robots: platforma automatyzacji ciężkiego sprzętu i autonomii
  • Konstruktor [X]: automatyzacja ciężkiego sprzętu
  • Zbudowana robotyka : automatyzacja ciężkiego sprzętu
  • Doxel: autonomiczny nadzór i śledzenie miejsca pracy
  • EquipmentShare: automatyzacja sprzętu i zdalne sterowanie
  • Fastbrick Robotics : robot murarski
  • Jaybridge Robotics: automatyzacja sprzętu ciężkiego
  • Robo Industries: automatyzacja ciężkiego sprzętu
  • SafeAI: automatyzacja ciężkiego sprzętu
  • Scaled Robotics: autonomiczny nadzór i śledzenie miejsca pracy
  • Semcon: autonomiczne zagęszczarki i pługi
  • Steruj: sterowanie zdalne
  • Zoomlion : automatyzacja sprzętu ciężkiego

Roboty mobilne naukowo-edukacyjne

Roboty mobilne badawczo-edukacyjne są wykorzystywane głównie w fazie prototypowania w procesie budowy robotów na pełną skalę. Są to pomniejszone wersje większych robotów z tymi samymi rodzajami czujników, kinematyki i stosu oprogramowania (np. ROS). Często są rozszerzalne i zapewniają wygodny interfejs programistyczny oraz narzędzia programistyczne. Obok pełnowymiarowego prototypowania robotów są one również wykorzystywane w edukacji, zwłaszcza na poziomie uniwersyteckim, gdzie wprowadza się coraz więcej laboratoriów z programowania autonomicznych pojazdów. Niektóre z popularnych robotów badawczych i edukacyjnych to:

  • ŻółwBot
  • ROSbot 2.0

Ustawodawstwo

W marcu 2016 r. w Waszyngtonie wprowadzono ustawę zezwalającą na pilotażowe dostawy robotów naziemnych. Program miał trwać od 15 września do końca grudnia 2017 roku. Roboty były ograniczone do masy rozładowanej 50 funtów i maksymalnej prędkości 10 mil na godzinę. W przypadku, gdy robot przestał się poruszać z powodu awarii, firma była zobowiązana do usunięcia go z ulic w ciągu 24 godzin. Jednorazowo można było testować tylko 5 robotów na firmę. Wersja ustawy o osobistym urządzeniu do dostarczania z 2017 r. była sprawdzana w marcu 2017 r.

W lutym 2017 r. w amerykańskim stanie Wirginia uchwalono projekt ustawy HB2016 i Senatu SB1207, który umożliwi autonomicznym robotom dostawczym poruszanie się po chodnikach i korzystanie z przejść dla pieszych w całym stanie od 1 lipca 2017 r. roboty będą ograniczone do maksymalnej prędkości 10 mil na godzinę i maksymalnej wagi 50 funtów. W stanach Idaho i Floryda toczą się też rozmowy o uchwaleniu podobnej legislatury.

Omówiono, że roboty o cechach podobnych do nieprawidłowych karetek (np. maksymalna prędkość 10 mil na godzinę, ograniczona żywotność baterii) mogą stanowić obejście dla niektórych klas zastosowań. Gdyby robot był wystarczająco inteligentny i mógł się ładować przy użyciu istniejącej infrastruktury ładowania pojazdów elektrycznych (EV), potrzebowałby jedynie minimalnego nadzoru, a jedno ramię o niskiej zręczności mogłoby wystarczyć do włączenia tej funkcji, gdyby jego systemy wizualne miały wystarczającą rozdzielczość.

W listopadzie 2017 r. Rada Nadzorcza San Francisco ogłosiła, że ​​firmy będą musiały uzyskać pozwolenie miejskie, aby przetestować te roboty. Ponadto roboty dostarczające chodniki zostały objęte zakazem wykonywania dostaw niezwiązanych z badaniami.

Zobacz też

Bibliografia

  1. ^ „Inżynieria informacyjna Strona główna / Strona główna” . www.robots.ox.ac.uk . Pobrano 2018-10-03 .
  2. ^ Heiserman, David (1976). Zbuduj własnego robota roboczego . Książki TAB. Numer ISBN 0830668411.
  3. ^ Heiserman, David (1979). Jak zbudować własnego samoprogramującego się robota . Książki TAB. Numer ISBN 0830612416.
  4. ^ Heiserman, David (1981). Inteligencja robotów z eksperymentami . Książki TAB. Numer ISBN 0830696857.
  5. ^ Podgrzewacz, Brian. „Dlaczego Amazon zbudował robota domowego” . Kryzys technologiczny . Kryzys technologiczny . Źródło 29 września 2021 .
  6. ^ https://www.researchgate.net/publication/236882346_Autonomous_Wheelchair_Concept_and_Exploration
  7. ^ „Speci-Minder; patrz dostęp do windy i drzwi” zarchiwizowane 2 stycznia 2008, w Wayback Machine
  8. ^ Bergin, Chris (2014-11-18). „Pad 39A – SpaceX kładzie podwaliny pod debiut Falcon Heavy” . Lot kosmiczny NASA . Pobrano 17.11.2014 .
  9. ^ „Twórcy broni ujawniają nową erę sprzętu do walki z terroryzmem” zarchiwizowane 18.02.2013 w Wayback Machine , Fox News
  10. ^ Sala, Loura (08.2016). "NASA nagradza 750 000 $ w konkursie Sample Return Robot Challenge" . Źródło 2016-09-17 .
  11. ^ „Większe bezpieczeństwo dzięki wyzwaniu ARGOS” . Całkowita strona internetowa . Źródło 13 maja 2017 .
  12. ^ „Roboty ASO” . Źródło 14 lipca 2020 .
  13. ^ "Budowniczy X" . Źródło 14 lipca 2020 .
  14. ^ „Zbudowana robotyka” . Źródło 14 lipca 2020 .
  15. ^ "Doxel" . Źródło 14 lipca 2020 .
  16. ^ „ Udostępnianie sprzętu” . Źródło 14 lipca 2020 .
  17. ^ Delbert, Karolina (5 czerwca 2020 r.). „Obejrzyj, jak robot murarski ustanowił nowy rekord prędkości układania” . Popularna mechanika . Źródło 14 lipca 2020 .
  18. ^ „Jaybridge Robotyka” . Źródło 14 lipca 2020 .
  19. ^ „Robo Industries” . Źródło 14 lipca 2020 .
  20. ^ „Bezpieczna sztuczna inteligencja” . Źródło 14 lipca 2020 .
  21. ^ „Skalowana robotyka” . Źródło 14 lipca 2020 .
  22. ^ "Semcon" . Źródło 14 lipca 2020 .
  23. ^ "Kieruj" . Źródło 14 lipca 2020 .
  24. ^ Drew, Nick (24 marca 2020 r.). „Najważniejsze wydarzenia w Conexpo firmy Digger: Autonomiczna koparka Zoomlion” . Magazyn maszyn do robót ziemnych . Źródło 14 lipca 2020 .
  25. ^ „ŻółwBot” . www.turtlebot.com .
  26. ^ "ROSbot" . husarion.com/manuals/rosbot-manual/ .
  27. ^ „B21-0673 - Ustawa o osobistych urządzeniach dostawczych z 2016 roku” .
  28. ^ Grzyb, Brian (24 czerwca 2016). „To już oficjalne: dostawa drona do DC we wrześniu” – za pośrednictwem www.washingtonpost.com.
  29. ^ „B22-0019 – Ustawa o osobistych urządzeniach dostawczych z 2017 roku” .
  30. ^ HB 2016 Elektryczne osobiste urządzenia dostawcze; praca na chodnikach i ścieżkach do wspólnego użytku.
  31. ^ SB 1207 Elektryczne osobiste urządzenia dostawcze; praca na chodnikach i ścieżkach do wspólnego użytku.
  32. ^ "Wirginia jest pierwszym stanem, który uchwalił prawo umożliwiające robotom dostarczanie towarów prosto do twoich drzwi" .
  33. ^ "Czy roboty dostawcze mogą być w drodze do Idaho?" .
  34. ^ Senator z Florydy proponuje zasady dotyczące małych robotów dostawczych 25 stycznia 2017 r.
  35. ^ Szymon Matt (6 grudnia 2017). „San Francisco właśnie hamuje roboty dostawcze” . Przewodowy . Źródło 6 grudnia 2017 .
  36. ^ Brinklow, Adam (6 grudnia 2017). „San Francisco zakazuje robotom korzystania z większości chodników” . Ograniczony . Źródło 6 grudnia 2017 .

Zewnętrzne linki

Multimedia związane z robotami autonomicznymi w Wikimedia Commons