Robotok az emberek között, szinte nem is lehet olyan sci-fit találni, amiben ne lennének az emberek mindennapi életét segítő robotok. A kis segítők közlekedési módszerei persze eltérhetnek, de általában zsúfolt helyeken is előfordulnak.
Egyelőre még nem tartunk ott, hogy bármelyik utcasarkon találkozzunk egy kis, csomagszállító robottal, ha pedig mégis akkor azt hosszasan csodáljuk, vagyis még abszolút nem képezik a mindennapi élet részét. De lassan elérünk oda is.
Egy csapat MIT-s tudós tervezett most egy olyan önjáró robotot, ami rengeteg szenzort és fejlett tanuló mechanizmusokat használva közlekedik az emberek között, még a legzsúfoltabb helyeken is. A robot azon kívül, hogy a szenzorok minél pontosabb értelmezést tanulja, egyúttal társadalmi normákat is megjegyez, így akár előre nem látható dolgokra is számíthat, ha már ismeri az emberi mozgás ezen aspektusait.
Ha valaha elérünk oda, amit a legtöbb jövőben játszódó film és regény előrevetít, vagyis hogy a robotok szabadon mászkálnak (vagy gurulnak) majd közöttünk, akkor fontos, hogy ne csak a környezeti elemekre tudjon reagálni, hanem az emberek, szinte kiszámíthatatlan mozgására is. A robotoknak tudniuk kell, hogy ők hol vannak, mi, emberek hol vagyunk, és képesnek kell lennie több alternatív útvonalat is tervezni, hogy gond nélkül el tudjon jutni a céljáig.
Korábbi kísérletek arra, hogy a robotok az emberek között is képesek legyenek mozogni frusztrációba fulladtak. Először a tiszta környezetfelismerő, szenzoros módszerhez nyúltak, ami nem bizonyult megfelelőnek. Ha az emberek teljesen egyenesen – vagy minimum kiszámíthatóan – közlekednek, akkor nem volt semmi baj, de amint bekerült a képbe a valódi, “emberi” tényező, vagyis a teljes kiszámíthatatlanság, a robotok szinte minden esetben azonnal csődöt mondtak.
Az MIT csapata úgynevezett megerősített tanulással dolgozik most a roboton, aminek a lényege, hogy számítógépes szimuláción kell keresztülmennie a robot programjának, amiben a tárgyak különböző sebességgel és mozgás stílussal haladnak. A robotot ezen kívül társadalmi normákra is tanítják, mint például a jobboldali közlekedésre, és az átlagos, 1,2 m/s-os gyalogos sebességre. Ha ezeket rendesen megtanulja a program, akkor egy éles helyzetben sokkal könnyebben ismer majd fel olyan társadalmi mintákat, amiket egy mezei szenzor nem tudna értelmezni.
Az is igaz, hogy ilyennel is kísérleteztek már korábban, azonban ott a robotoknak túl gyakran kellett hirtelen megállniuk, hogy elkerüljék az ütközést, így egy egyszerű távot is hosszú idő alatt tudott csak teljesíteni. Az MIT tíz másodpercenként frissíti a szenzorok megfigyelési adatait és menet közben tervez újra a robot, így annak nem kell állandóan meg-megállnia.
Forrás: tisztajovo.hu newsatlas.com acl.mit.edu
