Brauchen Sie Hilfe beim Bau von IKEA-Möbeln?Dieser Roboter lernt Ihre Vorlieben und hilft mit.

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Da Roboter zunehmend mit Menschen zusammenarbeiten – von Pflegeheimen über Lagerhallen bis hin zu Fabriken – müssen sie in der Lage sein, proaktiv Unterstützung zu leisten.

Zuerst müssen Roboter jedoch etwas lernen, das wir instinktiv wissen: Wieum die Bedürfnisse der Menschen zu antizipieren.

Mit diesem Ziel vor Augen haben Forscher der USC Viterbi School of Engineering ein neues Robotersystem entwickelt, das genau vorhersagt, wie ein Mensch ein IKEA-Bücherregal baut, und dann selbst Hand anlegt – vorausgesetztdas Regal, der Bolzen oder die Schraube, die zur Lösung der Aufgabe erforderlich sind.

Die Forschung wurde auf der International Conference on Robotics and Automation präsentiert.

„Wir wollen, dass Mensch und Roboter zusammenarbeiten – aRoboter können Ihnen helfen, Dinge schneller und besser zu erledigen, indem er unterstützende Aufgaben wie das Holen von Dingen übernimmt“, sagte der Hauptautor der Studie, Heramb Nemlekar.„Der Mensch führt immer noch die primären Aktionen aus, kann aber einfachere sekundäre Aktionen auf den Roboter übertragen.“

Nemlekar, ein Doktorand in Informatik, wird von Stefanos Nikolaidis, einem Assistenzprofessor für Informatik, und Co . betreut-Autor des Artikels zusammen mit Nikolaidis und SK Gupta, einem Professor für Luft- und Raumfahrt, Maschinenbau und Informatik, der die Smith International Professorship in Mechanical Engineering innehat.

Im Jahr 2018 lernte ein Roboter, der von Forschern in Singapur entwickelt wurde, das Zusammenbauenein IKEA-Stuhl selbst.In dieser neuen Studie möchte sich das USC-Forschungsteam stattdessen auf die Mensch-Roboter-Kollaboration konzentrieren.

Die Kombination von menschlicher Intelligenz und Roboterstärke bietet Vorteile.In einer Fabrik beispielsweise kann ein Mensch die Produktion steuern und überwachen, während der Roboter die körperlich anstrengende Arbeit verrichtet.Menschen sind auch geschickter in diesen kniffligen, heiklen Aufgaben, wie zum Beispiel mit einer Schraube herumzuwackeln, um sie richtig zu machen.

Die größte Herausforderung, die es zu meistern gilt: Menschen neigen dazu, Aktionen in unterschiedlichen Reihenfolgen auszuführen.Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie bauen ein Bücherregal – gehen Sie zuerst die einfachen Aufgaben an oder gehen Sie direkt zu den schwierigen?Wie passt sich der Roboter-Helfer schnell an Variationen seiner menschlichen Partner an?

„Der Mensch kann dem Roboter verbal mitteilen, was er braucht, aber das ist nicht effizient“, sagt Nikolaidis.„Wir möchten, dass der Roboter auf der Grundlage von Vorwissen schlussfolgern kann, was der Mensch will.“

Es stellt sich heraus, dass Roboter Wissen ähnlich wie wir Menschen sammeln können: indem sie Menschen „beobachten“ undsehen, wie sie sich verhalten.Obwohl wir alle Aufgaben auf unterschiedliche Weise angehen, neigen Menschen dazu, sich um eine Handvoll dominanter Vorlieben zu gruppieren.Wenn der Roboter diese Präferenzen lernen kann, hat er einen Vorsprung bei der Vorhersage, was Sie als nächstes tun könnten.

Ein guter Mitarbeiter

Auf der Grundlage dieses Wissens entwickelte das Teamein Algorithmus, der künstliche Intelligenz verwendet, um Menschen anhand ihrer Handlungen in dominante „Präferenzgruppen“ oder Typen einzuteilen.

Der Roboter wurde mit einer Art „Handbuch“ über Menschen gefüttert: Daten, die aus einem kommentierten Video von20 Personen bauen das Bücherregal zusammen.Die Forscher fanden heraus, dass die Leute in vier dominante Präferenzgruppen fallen.

Zum Beispiel verbinden Sie alle Regale nur auf einer Seite zuerst mit dem Rahmen;oder verbinden Sie jedes Regal auf beiden Seiten mit dem Rahmen, bevor Sie zum nächsten Regal wechseln?

Je nach Wunschkategorie sollte der Roboter Ihnen ein neues Regal oder einen neuen Schraubensatz bringen.In einer realen IKEA-Möbelmontageaufgabe hielt sich ein Mensch in einem „Arbeitsbereich“ auf und baute das Bücherregal zusammen, während der Roboter – ein Kinova Gen 2-Roboterarm – die Vorlieben des Menschen lernte und die erforderlichen Materialien aus einem Lagerbereich holte.

„Das System ordnet einem neuen Benutzer mit nur wenigen Aktionen sehr schnell eine Präferenz zu“, sagte Nemlekar.

„Das ist es, was wir Menschen tun.Wenn ich mit Ihnen arbeiten möchte, fange ich nicht bei Null an.Ich beobachte, was Sie tun, und folge daraus, was Sie als nächstes tun könnten.“

In dieser ersten Version haben die Forscher jede Aktion manuell in das Robotersystem eingegeben, aber zukünftige Iterationen könnten durch „Beobachten“ lernen“ der menschliche Partner, der Computer Vision nutzt.

Das Team arbeitet auch an einem neuen Testfall: Menschen und Roboter arbeiten zusammen, um ein Modellflugzeug zu bauen – und dann zu fliegen – eine Aufgabe, die viel Liebe zum Detail erfordert.

Die Verfeinerung des Systems ist ein Schritt hin zu „intuitiven“ Helferrobotern in unserem täglichen Leben, sagte Nikolaidis.Obwohl der Schwerpunkt derzeit auf der kollaborativen Fertigung liegt, könnten die gleichen Erkenntnisse genutzt werden, um Menschen mit Behinderungen zu helfen, mit Anwendungen wie robotergestütztem Essen oder Zubereitung von Mahlzeiten.

„Wenn wir bald Roboter in unseren Häusern haben, inBei unserer Arbeit in Pflegeeinrichtungen ist es für Roboter wichtig, auf die Vorlieben der Menschen zu schließen und sich an sie anzupassen“, sagte Nikolaidis.

„Der Roboter muss ein Teamkollege und ein guter Mitarbeiter sein.Ich denke, dass eine gewisse Vorstellung von Benutzerpräferenzen und die Fähigkeit, Variabilität zu erlernen, die Akzeptanz von Robotern erhöhen werden.“

Geschrieben von Caitlin Dawson.

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