A most bemutatott komplex fejlesztési projekt hosszú távon hozhatja meg az igazi áttörést mind az agrárrobotikában, mind az önvezető gépek, járművek terén. Ennek egyik nélkülözhetetlen része éppen a sokat vitatott mesterséges intelligencia!

Hiába az önvezető gépkocsik, autonóm traktorok és szántóföldi robotok, ezek egy előre meghatározott területen, útvonalon és tematika szerint mozognak. Azonban bármilyen bizonytalanság, akadály vagy műszaki probléma esetén jelenleg egyszerűen leállnak, segélykérő jelzést küldenek, emberi, távolról történő vagy helyszíni beavatkozást igényelnek. A cél azonban az önálló döntéshozatal, a feladat, útvonal önálló megtervezése, kivitelezése vagy akár újratervezése alternatív útvonalon, emberi beavatkozás nélkül!

Óriási különbség és óriási előrelépés (lesz)

Bár még az agrárcélú robotika is inkább csak szárnyait bontogatja – főleg a piacot tekintve –, ettől függetlenül már vannak szép számmal gyakorlati eredmények és valós alkalmazások is. Az önvezető traktorok is jól szerepelnek az eddigi tesztekben, de még nem nélkülözhető a folyamatos távfelügyelet, illetve bármilyen fizikai akadály esetén emberi beavatkozásra van szükség! A gépek a sorokat követik, precízen tartják az irányt, a jelölt akadályt kikerülik a megadott protokoll alapján.

De gondoljunk bele, szántóföldi robotunk vagy önvezető traktorunk mit csinálna, ha a megadott munkát egy, a viharban földterületükre dőlt jegenye vagy belvizes terület akadályozná. Megállna és segítséget kérne tőlünk!


Pedig ha jobban felokosítanánk, megoldhatná a helyzetet saját maga is, és lehetőleg ne a főút és a földterületünk közti árok felé vagy a szomszéd gazda földjén át változtasson irányt, „próbálkozzon", hanem észszerűen maradjon a mi területünkön. A szituációt még fokozhatnánk azzal, hogy dimbes-dombos vidéken gazdálkodunk, így még a gép stabilitását is át kell gondolnia! De a saras vagy süppedős talajviszonyok még így is meglepetést okozhatnak. Valljuk be, a dróntechnikában azért nincs ennyi rizikó és kihívás.

Önálló tervezés és kockázatelemzés

A Carnegie Mellon Egyetem Robotikai Intézetének kutatócsoportja olyan robotrendszereket és tervezőprogramokat fejlesztett ki, amelyek segítségével a robotok gyorsabban fedezhetik fel az ismeretlen környezetet, valamint pontosabb és részletesebb térképeket készíthetnek saját maguk.

Az Autonóm Felfedezés Kutatócsoport rendszerei lehetővé teszik, hogy a robotok teljesen önállóan fedezzék fel az adott területet, emberi beavatkozás nélkül találják meg az utat és készítsenek térképet. Vagyis ne csak egyszerűen jussanak el A-ból B-be, hanem közben akár több köztes pontot érintve, és nem egy előre általunk megadott útvonalon, hanem úgy, ahogy a robot ott az adott helyzetben azt megtervezi! Ehhez nagyságrendekkel nagyobb teljesítményű informatikai kapacitás is szükséges.

A CMU kutatócsoportja egy 3D pásztázó lidarérzékelőt, egy előrenéző kamerát és egy inerciális mérőegység érzékelőit kombinálta egy felfedező algoritmussal, hogy a robot képes legyen meghatározni, hol van most, hol volt eddig és merre kell mennie a továbbiakban. Ezek az érzékelők szinte bármilyen robotplatformra felszerelhetők. Jelenleg a CMU csoportja egy motorizált kerekesszéket, egy quadot és drónokat használ a tesztek nagy részében.

A cél, hogy bármilyen környezetbe, például egy áruházba vagy egy katasztrófa utáni lakóépületbe is be lehet állítani, és már indulhat is. Valós időben építi fel a térképet, és miközben felfedezi környezetét, megtervezi, hová akar legközelebb menni. Mi pedig mindent láthatunk a térképen, csak hagyni kell, hogy a robotok felfedezzék és feltérképezzék a környezetet.

A rendszer lehetővé teszi, hogy a robotok három különböző módban fedezzék fel a területet. Az első módban egy ember irányíthatja a robot mozgását és irányát, miközben autonóm rendszerek megakadályozzák, hogy a robot a falaknak, a mennyezetnek vagy más tárgyaknak ütközzön. A második módban a személy kijelölhet egy pontot a térképen, és a robot odanavigál. Az utolsó módban a robot önállóan elindul, és a teljes teret megvizsgálja, hogy térképet készítsen, akár önálló területfelmérést végezzen.

A CMU kutatói már több mint három éve dolgoznak az ehhez hasonló felderítő rendszereken. A rendszer eddig több föld alatti bányát, egy parkolóházat, a Cohon Egyetemi Központot, valamint a CMU campusának számos más beltéri és kültéri helyszínét vizsgálta meg és térképezte fel.

A rendszer hatékonyabb, mint a robotnavigáció és -térképezés korábbi megközelítései. Képes teljesebb térképeket létrehozni, miközben a futási időt a felére csökkenti. Elég rugalmas ahhoz, hogy gyenge fényviszonyok között és veszélyes körülmények között is működjön, ahol a kommunikáció hiányos, például barlangokban, alagutakban és elhagyatott építményekben.

A csoport legutóbbi munkája a Science Robotics című szaklapban jelent meg, amely nemrégiben publikálta a "Representation Granularity Enables Time-Efficient Autonomous Exploration in Large, Complex Worlds" című online kiadványt.

Forrás: www.therobotreport.com

Indexkép: Youtube-videó