Научно-исследовательский институт Toyota достигает новых технических достижений в робототехнике

Последние достижения демонстрируют способность справляться со сложными задачами в домашних условиях.

Сегодня исследовательский институт Toyota (TRI) представил новые возможности робототехники, направленные на решение сложных задач в домашних условиях. В частности, робототехники TRI смогли обучить роботов понимать и действовать в сложных ситуациях, которые сбивают с толку большинство других роботов, включая распознавание прозрачных и отражающих поверхностей и реагирование на них в различных обстоятельствах.

Как TRI демонстрирует в новом видео, эта надежная система позволяет роботам делать обобщения в различных сценариях, в том числе в разных домах. Видео, выпущенное в Национальный день селфи, использует ироничный подход к фиксации этих новых возможностей на пленке, поскольку видно, как робот записывает себя, когда он с гордостью демонстрирует эти новые навыки в доме.

«Наша цель - создать роботизированные возможности, которые увеличивают, а не заменяют человеческие способности», - сказал Макс Баджрачарья, вице-президент по робототехнике в TRI. «Обучение роботов тому, как работать в домашних условиях, создает особые проблемы из-за разнообразия и сложности наших домов, где небольшие задачи могут стать серьезными».

В то время как человек может легко отличить объект от его отражения, прозрачные или светоотражающие предметы, которые обычно встречаются в доме, сбивают с толку современных роботов. Поскольку большинство роботов запрограммированы так, чтобы реагировать на объекты и геометрию перед ними без учета контекста ситуации, их легко обмануть стеклянным столом, блестящим тостером или прозрачной чашкой.

«Чтобы преодолеть это, робототехники TRI разработали новый метод обучения, позволяющий воспринимать трехмерную геометрию сцены, а также обнаруживать объекты и поверхности», - продолжил Баджрачарья. «Эта комбинация позволяет исследователям использовать большие объемы синтетических данных для обучения системы». Использование синтетических данных также устраняет необходимость в трудоемком, дорогостоящем или непрактичном сборе и маркировке данных.

Несмотря на то, что ни одна система не является идеальной, сегодняшнее объявление дополняет совокупность знаний, помогающих роботам надежно перемещаться и работать в домашних условиях. Это техническое достижение позволяет роботу быстро учиться на «программируемых данных» - синтетических данных для воссоздания и извлечения уроков из прошлых сбоев, и является многообещающей вехой для TRI и робототехников во всем мире.

ИСТОЧНИК: Toyota