Rozwijająca się encyklopedia robotyki charakteryzuje roboty na podstawie ich wydajności.

16 marca 2025 funkcja

Ten artykuł został sprawdzony zgodnie z procesem redakcyjnym i politykami Science X. Redaktorzy podkreślili następujące cechy, dbając jednocześnie o wiarygodność treści:

sprawdzane fakty

publikacja z recenzją przez rówieśników

zaufane źródło

sprawdzona

przez Ingrid Fadelli, Tech Xplore

Na przestrzeni ostatnich dziesięcioleci robotycy wprowadzili szeroką gamę systemów o różnych strukturach ciała i zdolnościach. W miarę jak liczba opracowywanych robotów ciągle rośnie, możliwość łatwego uczenia się o tych systemach, ich unikalnych cechach, różnicach i wydajności w określonych zadaniach może okazać się bardzo wartościowa.

Naukowcy z Technical University of Munich (TUM) niedawno stworzyli "Drzewo Robotów", nową encyklopedię, która może znacznie ułatwić naukę o istniejących systemach robotycznych i ich porównywanie. Ich encyklopedia robotów, przedstawiona w artykule opublikowanym w Nature Machine Intelligence, kategoryzuje roboty w oparciu o ich zdolność do wykonywania różnych zadań.

"Pragnienie stworzenia inteligentnych robotów, które będą mogły rozumieć swoje otoczenie tak, jak my ludzie, i wykonywać zadania niezależnie, istnieje od wieków" - powiedziała Tech Xplore Robin Jeanne Kirschner, pierwsza autorka artykułu.

"Aktywny rozwój robotów dotykowych - robotów zdolnych rozumieć swoje otoczenie poprzez wrażenia dotykowe - rozpoczął się około 20 lat temu. Ta podróż zaczęła się od stworzenia lekkich systemów wyposażonych w sensory momentu obrotowego w każdym stawie. Od tego czasu zaobserwowaliśmy udoskonaloną technologię, lepsze regulatory i nowe schematy reakcji, które umożliwiły rozwój systemów zdolnych do wykonywania zadań i postrzegania otoczenia poprzez dotyk."

Większość standardów i podejść do klasyfikowania robotów wprowadzonych do tej pory nie uwzględnia zdolności systemów do adaptacji do otoczenia i skutecznego oddziaływania z pobliskimi obiektami poprzez ich dotyk. Ta istotna zdolność wpływa zarówno na bezpieczeństwo robotów, jak i ich wydajność w określonych zadaniach, obejmujących różne aplikacje realnego świata.

"Nadzieje klasyfikacji systemu pozostają skupione na, np. indywidualnych właściwościach mechanicznych, nowych funkcjach sterownika i certyfikatach, pozostają oparte jedynie na strukturze mechanicznej systemów czujników zamiast ich faktycznej wydajności" - powiedziała Kirschner. "To wąskie podejście często pomija współdziałanie komponentów oraz podstawową funkcję urządzenia robotycznego: pomoc w wykonywaniu zadań, co wymaga określonych zdolności."

Aby przezwyciężyć ograniczenia istniejących metod klasyfikacji robotów, Kirschner i jej koledzy zaczęli testować różne istniejące systemy, skupiając się na cechach, które wpływają na ich bezpieczeństwo, takich jak zdolność do wykrywania kontaktu z innymi obiektami. Jednocześnie przeprowadzili również dogłębną analizę zadań z zakresu robotyki, wyprowadzając wiele metryk wskazujących na zdolności robotów poza bezpieczeństwem, na przykład wpływających na ich zdolność do pomyślnego wykonania zadań dotykowych i komfortowe interakcje z ludźmi.

"Testując kilka manipulatorów robotów, byliśmy w stanie wyprowadzić wszystkie te metryki i pokazać, że sprawność dotyku tych systemów znacznie się różni, co wymaga właściwej klasyfikacji i encyklopedii - Drzewo Robotów" - powiedziała Kirschner.

"W rezultacie założyliśmy AI Robot Performance and Safety Center - dedykowane laboratorium wyposażone w zaawansowane urządzenia pomiarowe do oceny wydajności robotów. Dzięki tym zasobom zamierzamy dalej rozwijać 'Drzewo Robotów', istotną encyklopedię w dziedzinie robotyki."

Encyklopedia Drzewo Robotów ma być ciągle aktualizowana na przestrzeni czasu, ostatecznie stanowiąc platformę podobną do Wikipedii, która zawiera informacje o robotach i ich zdolnościach. Obejmuje szerokie spektrum informacji, począwszy od fundamentalnych struktur ciała robotów po silniki i/lub sensory, na których polegają, aż po ich zdolności, w tym wrażliwość i niezawodność ich interakcji fizycznych (czyli sprawność dotykowa) oraz precyzję ich ruchów (czyli sprawność ruchowa).

"Rozpoczęliśmy od analizy i klasyfikacji istniejących manipulatorów stacjonarnych, wykorzystując metryki sprawności, które zdefiniowaliśmy specjalnie na potrzeby zastosowań przemysłowych, ale encyklopedia musi rosnąć, aby objąć inne systemy robotyczne do zadań usługowych, takie jak humanoidalne lub mobilne roboty" - wyjaśniła Kirschner. "Celem jest skuteczne kierowanie rozwojem zarówno sprzętu, jak i oprogramowania w dziedzinie robotyki."

W przeciwieństwie do wielu wcześniej opracowanych podejść do kategoryzacji robotów, encyklopedia Drzewo Robotów jasno przedstawia specjalizowane zdolności różnych robotów. Ponadto grupuje roboty w trzy główne grupy na podstawie ich zdolności taktylnych, które wskazują stopień, w jakim są one odpowiednie do wykonywania określonych zadań. "To fundamentalne spostrzeżenie powinno być zintegrowane do projektowania aplikacji, wysiłków standaryzacyjnych i przyszłego rozwoju robotyki," powiedział Kirschner. "Poprzez dostosowywanie elementów sprzętowych i programowych w celu osiągnięcia optymalnej wydajności w danym procesie - zamiast projektowania procesów do dopasowania do ograniczeń systemu - możemy posunąć robotykę do nowych poziomów efektywności i skuteczności." Nowa encyklopedia opracowana przez Kirschner i jej kolegów może posłużyć do informowania przyszłych badań, na przykład pomagając innym informatykom i robotykom w identyfikowaniu najlepszych systemów do przetestowania swoich algorytmów. Tymczasem badacze planują kontynuować dodawanie informacji do Drzewa Robotów, w tym innych systemów robotów i innych istotnych metryk. "Obecnie rozszerzamy naszą pracę w kilku kierunkach," dodała Kirschner. "Moim celem jest powiązanie tych kluczowych ustaleń, aby zapewnić bezpieczeństwo człowieka w współpracy, podkreślając zdolności taktylne robota. Celem jest osiągnięcie aplikacji certyfikowalnie bezpiecznych z udziałem taktylnych systemów robotycznych. Wspólnie z innymi zespołami badamy także, jak rozszerzyć drzewo robotów w innych obszarach, takich jak systemy zaprojektowane do zadań serwisowych i opiekuńczych, w tym np. systemy humanoidalne." Więcej informacji: Robin Jeanne Kirschner et al, Kategoryzacja robotów według dopasowania wydajnościowego do drzewa robotów, Nature Machine Intelligence (2025). DOI: 10.1038/s42256-025-00995-y. © 2025 Science X Network