Forskare utvecklar självlärande robot som kan efterlikna människors rengöring av tvättställ

Forskare vid tekniska universitetet i Wien (TU Wien) har utvecklat ett självläranderobotsom kan efterlikna en människa för enkla uppgifter, som att rengöra ett tvättställ.

Denna till synes enkla uppgift är en enorm utmaning för roboten. Traditionell robotprogrammering kräver exakt matematisk modellering av tvättställets komplexa kurvor, en tidskrävande och komplex uppgift. Istället förenklade teamet processen genom att kombinera mänsklig demonstration och haptiska data för att träna roboten att efterlikna mänskliga rörelser.

Denna inlärningsmetod är inte bara tillämplig på hushållsstädning, utan kan också vara dettillämpadtill en lång rad uppgifter inom industriell produktion, såsom polering, målning, slipning och limning.

”Att fånga geometrin hos ett tvättställ med en kamera är relativt enkelt”, säger professor Andreas Kugi vid Institutet för automation och kontroll vid tekniska universitetet i Wien, ”men nyckeln är att lära roboten hur man väljer rätt rörelse för olika ytor - hur snabbt ska det röra sig? Vad är den rätta vinkeln? Vad är rätt mängd kraft?'

IT House noterar att denna typ av lärande liknar hur människor lär sig nya färdigheter, särskilt de som kräver praktiskt arbete.

"I verkstaden skulle en mästare instruera en lärling att säga: "Du måste trycka lite hårdare på den smala kanten," sa Christian Hartl-Nesic,industriell robotikgruppledare i Andreas Kugis team. "Vi ville hitta ett sätt för roboten att lära sig på ett liknande sätt."

För att göra detta utvecklade teamet ett speciellt rengöringsverktyg - en sensorimpregnerad svamp. Den mänskliga "läraren" använder svampen för att upprepade gånger rengöra den främre kanten av diskbänken med hjälp av kraftsensorer och spårmarkörer.

"Vi genererade mycket data på bara några få demonstrationer och bearbetade den sedan för att hjälpa roboten att förstå det rätta sättet att rengöra", förklarar Christian Hartl-Nesic.

Forskargruppen använde sedan en innovativ databehandlingsstrategi för att göra det möjligt för roboten att effektivt rengöra ett helt handfat eller annat föremål med en komplex yta, även om det bara hade visat sig hur man rengör en kant av diskhon.

Christoph Unger, doktorand i Industrial Robotics-gruppen, förklarar: "Roboten lärde sig att anpassa hur den håller svampen efter ytans form, samt att applicera olika krafter i hårt krökta områden och på plana ytor."

I framtiden skulle robotarna kunna monteras på mobila plattformar, vilket gör dem till kraftfulla assistenter i vilken verkstadsmiljö som helst. Och precis som människor kan dessa robotar förmedla sina erfarenheter till andra robotar.