Forscher der University of Southern California haben eine Methode entwickelt, um Robotern das Vorhersagen beizubringen
Bei der Arbeit mit Menschen muss der Roboter ständigerraten, was die Person als nächstes tun wird. Wenn der Roboter zum Beispiel denkt, dass der Mensch einen Schraubenzieher braucht, um das nächste Teil zusammenzubauen, kann er ihn vorzeitig abholen, damit der Mensch nicht warten muss. Auf diese Weise kann der Roboter den Menschen helfen, die Montage viel schneller abzuschließen.
Heramb Nemlekar, Co-Autor der Studie
Die Forscher fanden Ähnlichkeiten im Wieeine bestimmte Person sammelt verschiedene Produkte. Wenn er zum Beispiel beim Zusammenbau eines IKEA-Sofas mit dem schwierigsten Teil beginnt, ist es sehr wahrscheinlich, dass er beim Zusammenbau eines Kinderbetts genauso vorgeht, erklären die Wissenschaftler.
Anstatt also den Roboter zu „zeigen“.Um eine komplexe Aufgabe zu erledigen, haben sie eine kleine Montageaufgabe (die „kanonische“ Aufgabe) erstellt, die Menschen schnell und einfach erledigen können. Es ist eine Kombination aus Teilen eines einfachen Flugzeugmodells, wie Flügel, Heck und Propeller.
Der Roboter „beobachtete“, wie die Person die Aufgabe ausführte,mithilfe einer Kamera, die direkt über dem Baubereich positioniert ist. Um Teile zu erkennen, die von Menschen bewegt werden, verwendete das System AprilTags, die QR-Codes ähneln, die an den Teilen angebracht sind. Anschließend wendete der Roboter maschinelles Lernen an, um die Präferenzen der Person anhand der Abfolge der für die kanonische Aufgabe ausgeführten Aktionen zu ermitteln.
Roboter hilft Mann nach dem Training beim Zusammenbau eines Flugzeugmodells
Die Analyse zeigte, dass auf der Grundlage einer solchen AusbildungDas System war in der Lage, mit einer Genauigkeit von etwa 82 % die Aktionen vorherzusagen, die Personen bei der Ausführung anderer Aufgaben ergreifen würden. Die Forscher stellen fest, dass der klassische Ansatz erfordert, den Roboter zu trainieren, um jede spezifische Aufgabe zu lösen. Die Fähigkeit, Benutzeraktionen analog vorherzusagen, wird es ermöglichen, universelle Geräte zu schaffen, die effektive Helfer in der Produktion und für Menschen mit Behinderungen sein werden.
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