Laatste nieuws:

, 8 december 2017 07:41

Robot neemt een kijkje in de toekomst

Onderzoekers aan de universiteit van Californië, Berkeley hebben een techniek ontwikkeld die robots in staat stelt om de gevolgen van hun acties voor te stellen, zodat ze in staat zijn om voorwerpen te bewerken waarmee ze nog nooit van doen hebben gehad.

'
1/1

 

In de toekomst zou deze technologie zelfrijdende auto’s kunnen helpen om te anticiperen op toekomstige gebeurtenissen op de weg. Ook kan het voor slimmere robots in de thuisomgeving zorgen. Het prototype focust zich voor nu op het leren van simpele manuele vaardigheden.

Visual foresight

Met het gebruik van deze techniek genaamd visual foresight, kunnen de robots voorspellen wat hun camera’s zullen zien als zij een bepaalde beweging uitvoeren. Op het moment zijn het nog vrij simpele voorstellingen, die slechts een paar seconden later in de toekomst zullen plaatsvinden, maar ze zijn genoeg voor de robots om uit te zoeken hoe het de objecten op bijvoorbeeld een tafel moet verplaatsen zonder dat het andere voorwerpen raakt. Cruciaal punt is dat de robot leert deze taken uit te voeren zonder hulp van mensen of kennis van de omgeving of wat de objecten zijn. Dat is omdat de visual foresight helemaal van begin af aan wordt geleerd zonder enige supervisie waarbij de robot met de voorwerpen speelt op de tafel. Na deze speelfase, maakt de robot een voorspellend model van de wereld. Dit model kan gebruikt worden om nieuwe voorwerpen te manipuleren die het nog niet eerder heeft gezien.

Visualiseren

“Op dezelfde manier als wij in staat zijn om ons voor te stellen hoe onze acties de voorwerpen in onze omgeving zullen voortbewegen , stelt deze methode robots in staat om te visualiseren hoe verschillend gedrag invloed heeft op de omgeving”, vertelt Sergey Levine, assistent professor op de Departement of Electrical Engineering and Computer Science van Berkeley. “Dit biedt mogelijkheden voor intelligente planning van zeer flexibele vaardigheden in complexe situaties in het echte leven.”

Zelfstandig leren

Aan de basis van deze techniek ligt een deep learning techniek gebaseerd op convolutionele herhalende videovoorspelling: training door vele verschillende voorbeelden van de situatie te geven waardoor de robot zichzelf uiteindelijk leert. “In het verleden leerden robots vaardigheden onder toeziend oog van een mens die hielp en feedback gaf. Wat dit werk interessant maakt is dat robots zelfstandig kunnen leren van een range van visuele vaardigheden”, vertelt Chelsea Finn, doctoraal student in het lab van Levin.

Voorspellingen

Met deze nieuwe techniek beweegt de robots de voorwerpen voort op de tafel waarbij het vervolgens het geleerde voorspellingsmodel gebruikt om de beweging te kiezen die het voorwerp naar de gewenste locatie voortbeweegt. De robot gebruikt cameraobservaties om zichzelf te leren voorwerpen te ontwijken en voorwerpen langs obstakels te bewegen. Omdat de controle door videovoorspelling plaatsvindt door observaties die door de robot worden verzameld, zoals door camerabeelden, is de methode breed toepasbaar.

Verbeteringen

De onderzoekers zetten het onderzoek voort waarbij de focus ligt op het verder verbeteren van de videovoorspellingen en op voorspelling gebaseerde controle, als ook het ontwikkeling van meer geavanceerde methoden waarbij de robot meer specifieke videodata kan verzamelen voor complexe taken zoals het oppakken en verplaatsen van ojecten en het bewerken van zachte en bewerkbare voorwerpen zoals kleding en touw.

ab op X

Volg ab nu ook op X!

Onze accountnaam is: @aenb

Agenda meer (5)

19 maart 2024 - Messe Stuttgart
LogiMAT
20 maart 2024 - Antwerpen
Maintenance
26 maart 2024 - de Basiliek, Veenendaal
Industrial Ethernet event
26 maart 2024 - Brussels Expo
Machineering
22 april 2024 - Deutsche Messe, Hannover
Hannover Messe

Geen nieuws meer missen?

Meldt u dan direct aan voor de gratis ab nieuwsbrief.

 

Knop nieuwsbriefMet de gratis ab nieuwsbrief wordt u wekelijks op de hoogte gehouden over het aandrijven en besturen nieuws. U ontvangt wekelijks het laatste nieuws en elke maand een themanieuwsbrief.

 

Direct aanmelden