مهد البحث المشترك الذي أجرته جامعة كارنيجي ميلون وجامعة واشنطن وجوجل ديب مايند الطريق لروبوت اصطناعي متطور بأربعة أرجل يمكنه المشي والإمساك في وقت واحد. سيكون هذا التطور الجديد من خلال الروبوتات بمثابة إنجاز ثوري من خلال تحسين خفة الحركة والقدرة على التكيف عندما يتحرك الروبوت داخل بيئة معقدة.
تصميم LocoMan القابل للتكيف يجعل المهام المتعلقة بالأشياء أسهل.
يتمتع هذا الروبوت رباعي الأرجل الذي تم تطويره حديثًا، والمسمى LocoMan، بميزة مميزة لأطرافه، المصممة لأداء التلاعب بالأشياء. على عكس نماذج الروبوتات القديمة التي استخدمت أذرعًا مفصلية لأغراض التلاعب، يستخدم LocoMan شكله المميز لإدراك أكثر مرونة لترتيب أطرافه بدلاً من استخدام الأذرع المثبتة العلوية لمهام التلاعب.
إذا تم تنفيذها بشكل صحيح، فيمكن لهذه الميزة، إلى جانب الميزات الأخرى الموجودة في البرنامج، ضمان الانتقال السلس بين أوضاع التشغيل. إن دعم وظائف LocoMan هو إطار عمل شامل للتحكم في الجسم بالكامل (WBC)، والذي يسهل الانتقال السلس عبر خمسة أوضاع تشغيلية: الإمساك بيد واحدة، والتلاعب بالقدم، والتلاعب باليدين، والحركة، والتلاعب بالحركة. يتميز بوجود اثنين من المتلاعبين في ربلة الساق ويحافظ على الأرجل الأصلية، ويجتمع التفاعل معًا، مما يمنح LocoMan القدرة الرائعة على محاكاة أوضاع 6D، وبالتالي يقترب على نطاق واسع من مهام التلاعب المعقدة المختلفة.
أداء بارع في العالم الحقيقي
تم تحدي تعقيد وتعقيد LocoMan في التجارب العملية التي أظهرت خفة الحركة والقدرة على التكيف. يمكن للروبوت التجريبي أن يقوم بسهولة بالوظيفة البشرية التي تتكون من التعامل مع المهام مثل فتح الباب، ووضع قوابس الطاقة في المقبس، والتقاط الأشياء المخزنة في المساحات الضيقة.
يعد الروبوت مثاليًا للتحرك والتعامل مع البيئة بدقة وسرعة. بالإضافة إلى ذلك، فإن فعاليته من حيث التكلفة التي لا تذكر والقدرة على استخدامها في مجالات مختلفة تُظهر وعده باستخدامه في تطبيقات العالم الحقيقي في المستقبل المنظور.
ويهدف الباحثون في الأوقات المقبلة إلى مطابقة قدرات LocoMan مع أحدث ما في مجال الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي من خلال دمج التكنولوجيا المذكورة في الروبوت. يستخدم الروبوت نماذج لغة الرؤية لفهم الترتيب البصري للأشياء الغريبة، ويقوم بمعالجة الأوامر اللفظية من الإنسان، مما يعزز الإجراءات التفاعلية لتكون شبه طبيعية. فهو يحتوي على إمكانية الاسترداد الذي يمكن من خلاله الوصول إلى تصرفات الروبوتات إلى حد كبير، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز الاستقلالية وتحسين القدرة على التكيف.
التلاعب المتكامل بالأطراف يعزز الكفاءة
يمثل تطوير LocoMan خطوة مهمة في التقنيات الروبوتية، حيث يقدم نهجًا جديدًا لحل المشكلة. ونتيجة لذلك، أصبح التنقل والتعامل مع البيئات المعقدة أكثر كفاءة.
يتبنى الروبوت هذه الميزة من خلال قدرات التلاعب المضمنة في الأطراف، والتي قد لا يمكن رؤيتها في أنواع أخرى من الروبوتات رباعية الأرجل، مما يؤدي إلى تعزيز التنوع والمهارة.
نظرًا لوجود رؤية حاسوبية وأساليب تعلم الآلة الناشئة، سيكون LocoMan قادرًا على حل مجموعة أكبر من المشكلات العملية. ولذلك، فإن فئات جديدة ذكية وقابلة للتكيف من الأنظمة الروبوتية أصبحت قاب قوسين أو أدنى. ظهر المقال في الأصل في arxiv
