Dolar 9,3088
Euro 10,8387
Altın 529,59
BİST 1.430
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 17 °C
Çok Bulutlu

İnsan uyarlanabilir kontrol stratejilerinden ilham alan uyumlu robotik manipülasyon elde etmek için bir yaklaşım

05.07.2021
53
İnsan uyarlanabilir kontrol stratejilerinden ilham alan uyumlu robotik manipülasyon elde etmek için bir yaklaşım
Önerilen biyomimetik kontrol stratejisinin diyagramı. Sarı bloklar, görevin yeniden üretilmesinden önce tamamlanan yörünge öğrenme bölümünü temsil eder; mavi bloklar, ileri besleme kuvvetinin çevrim içi adaptasyonunu ve çevreden gelen etkileşim kuvvetiyle başa çıkmak için gereken empedansı temsil eder. Kredi: Zeng ve ark.

Son birkaç on yılda, robotikçiler giderek daha gelişmiş ve sofistike robotik sistemler yarattılar. Bu sistemlerden bazıları oldukça verimli ve dikkate değer sonuçlar elde etmiş olsa da, nesneleri kavrama ve manipüle etmeyi içerenler de dahil olmak üzere çeşitli görevlerde insanlardan çok daha kötü performans gösteriyorlar.

Guangdong Teknoloji Üniversitesi, Politecnico di Milano, Sussex Üniversitesi ve Batı İngiltere Üniversitesi’ndeki Bristol Robotik Laboratuvarı’ndan (BRL) araştırmacılar, yakın zamanda robot manipülasyonunu iyileştirmeye yardımcı olabilecek bir model geliştirdiler. IEEE Transactions on Industrial Informatics’te yayınlanan bir makalede sunulan bu model, insanların tamamlamaya çalıştıkları göreve dayalı olarak manipülasyon stratejilerini nasıl uyarladıklarından ilham alıyor.

BRL’de çalışan makalenin sorumlu yazarı Profesör Chenguang Yang TechXplore’a verdiği demeçte, “İnsanlar fiziksel temasla başa çıkma ve eğriltme, kesme ve montaj gibi dinamik görevleri optimum ve uyumlu bir şekilde tamamlama konusunda olağanüstü bir yeteneğe sahip” dedi. “Bu görevler insanlar için kolay olsa da, robotların, hatta ileri düzey olanların bile gerçekleştirmesi oldukça zor.”

Profesör Yang ve meslektaşlarına göre, birçok robotun manipülasyon görevleriyle mücadele etmesinin nedenlerinden biri, uyarlanabilir uyum adı verilen doğuştan gelen bir insan becerisinden yoksun olmalarıdır. Bu beceri, insanların hareketlerini ve manipülasyon stratejilerini, manipüle etmeye çalıştıkları nesne ile etkileşimli güce göre uyarlamalarını sağlar.

Bu yeteneği robotlarda tekrarlamak için araştırmacılar, özellikle insan motor kontrolü ile ilgili olanlar olmak üzere sinirbilim çalışmalarından ilham aldılar. Geçmişte geliştirilen diğer yaklaşımların aksine, onların modeli, empedans ve ileri beslemeli kuvvet profilleri hakkında bilgi içeren dinamik yörüngelerle ilişkilendirilen göreve özel parametrik hareket yörüngelerini kodlar.

İnsan uyarlanabilir kontrol stratejilerinden ilham alan uyumlu robotik manipülasyon elde etmek için bir yaklaşım
Bir robota bir ekleme görevi gerçekleştirmeyi öğreten bir insan kullanıcı. Kredi: Zeng ve ark.

Profesör Yang, “Çalışmamız, robotların insanlardan uyumlu manipülasyon becerilerini nasıl öğreneceği konusuna odaklanıyor.” Dedi. “Araştırmamızın temel amacı, robotların fiziksel etkileşimler ve temas açısından zengin görevlerle uyumlu bir şekilde başa çıkmasına izin veren öğrenme ve kontrol yaklaşımları geliştirmekti.”

Yaklaşım, insanların manipülasyon görevlerini tamamlamak için kas hareketlerini uyarlamalı olarak kontrol etmeyi nasıl öğrendiklerini açıklayan bir kontrol biyomimetik modelinden ilham alıyor. Böylece yeni model, robotların tamamlamayı öğrendikleri görevin insan tarafından gösterilmesinden elde edilen hareket yörüngelerini yürütürken aynı anda empedans ve kuvvet hakkında bilgi edinmelerini sağlar.

Profesör Yang, “Yaklaşımımız, insan motor kontrol mekanizması sayesinde robotların bir görevin yürütülmesi sırasında uyumlarını dinamik olarak uyarlamalarını sağlıyor.” Dedi. “Genel olarak, çalışmamız biyomimetik öğrenme kontrolünün robotların insanlardan manipülasyon becerilerini öğrenmesine izin vermek için umut verici bir çözüm olabileceğini gösteriyor.”

Gelecekte model, hem mevcut hem de yeni geliştirilen robotların manipülasyon becerilerini geliştirmeye yardımcı olabilir ve çeşitli gerçek dünya ayarlarına entegrasyonunu kolaylaştırabilir. Örneğin, kesme, delme ve cilalama gibi kuvvet etkileşimlerini içeren endüstriyel görevleri tamamlamada daha iyi olan robotlara yol açabilir.

Profesör Yang, “Gelecekte, örneğin pekiştirmeli öğrenme gibi optimizasyon tekniklerini kullanarak adaptasyon profillerini optimize ederek ve onu çok modlu bir öğrenme ve kontrol çerçevesi yapmak için daha fazla modalite kullanarak yaklaşımımızı çeşitli şekillerde geliştirmeye çalışacağız”.


Daha fazla bilgi:
Biyomimetik uyarlamalı kontrolden ilham alan robotik öğrenmeye yönelik bir yaklaşım. Endüstriyel Bilişimde IEEE İşlemleri(2021). DOI: 10.1109 / TII.2021.3087337

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.