A modern humanoid robotok a látásra és a tapintásérzékelésre támaszkodnak akkor, amikor egy objektumot kell felismerniük. Ezek az eszközök a gépi tanulási algoritmusok és érzékelők által gyűjtött adatok segítségével dolgoznak, így képesek felismerni egy tárgyat azután, hogy egyszer már megfogták azt.
Csakhogy ez a megoldás nem mindig alkalmazható. Ha a gép egy ismeretlen, de hasonló tárgyat lát, hajlamos arra, hogy összezavarodjon, a gépi látást pedig tovább nehezítik a nem tiszta látási viszonyok, vagy ha hasonló méretű és formájú tárgyról van szó.
Ennek megoldására alkalmaztak egy újfajta megközelítést a kínai Tsinghua Egyetem mérnökei, akiknem rendszere segíti a robotokat a különböző komplex formájú hétköznapi tárgyak azonosításában. Ehhez olyan érzékelőket használtak, amelyek elárulják, hol és mikor érintenek meg egy tárgyat a gépek, annak mennyire érdes a felülete, milyen a hőmérséklete, valamint mennyire erősen szorítják. A szakemberek ehhez egy olyan többrétegű hálózatot is készítettek, amelyek segítségével lépésről lépésre ismerheti fel az adott tárgyat. Mindez nemcsak leegyszerűsíti az adott feladatot, hanem javítja is az elvégzés pontosságát, írja az Interesting Engineering.
Zsung Csu, az Applied Physics Reviews című tudományos lapban megjelent tanulmány vezető szerzője csapatával a robot ujjbegyeiben és tenyerében helyezett el olyan érzékelőket, amelyek utánozzák az emberi bőrreceptorok viselkedését. Ezek olyan dinamikus jeleket rögzítenek a tárgyakkal való érintkezés során, amelyek segítik a termikus és mechanikai jellemzők egyidejű észlelését.
A rendszer memóriáját úgy tervezték meg, hogy azzal az ember rejtvényfejtő logikáját utánozzák le. Zsung szerint az algoritmus egymás után zárja ki az objektumtípusokat az azonosítás során. Először az olyan dolgokat zárja ki a lehetőségek közül, mint például egy üres kartondoboz, hogy aztán az egyre összetettebb dolgok felé találgasson – így ismerve fel például a narancshéjat vagy egy ruhadarabot.
A tesztek során különböző hulladékokat tettek a robot elé: üres kartonokat, kenyérmaradékot, műanyag zacskókat, palackokat, szalvétákat, szivacsokat, narancshéjat és lejárt szavatosságú gyógyszereket. A robotnak ezután a megfelelő kukába kellett dobnia az egyes anyagokat. A rendszer 98,85 százalékos pontossággal vette a teszteket.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
HVG
