快速碰撞探測器可以使機器人成為更好的人類助手

加州大學(xué)圣地亞哥分校的電氣工程師開發(fā)了一種更快的碰撞檢測算法，該算法利用機器學(xué)習(xí)幫助機器人避免移動物體并實時編織復(fù)雜，快速變化的環(huán)境。該算法被稱為“Fastron”，其運行速度比現(xiàn)有的碰撞檢測算法快8倍。

電氣和計算機工程教授，加州大學(xué)圣地亞哥分校機器人研究所成員Michael Yip領(lǐng)導(dǎo)的工程師團隊將于11月13日至15日在Google總部舉行的第一屆機器人學(xué)習(xí)年會上展示新算法在加利福尼亞州的山景城，該會議將頂級機器學(xué)習(xí)科學(xué)家?guī)肓艘粋€僅限受邀者參加的活動。在為期3天的會議期間，葉氏的團隊將舉行一場長時間的會談。

該團隊設(shè)想Fastron將廣泛用于在人類環(huán)境中操作的機器人，在這些環(huán)境中，他們必須能夠流動地移動物體和人。它們以特定的探索的一個應(yīng)用是機器人使用達芬奇手術(shù)系統(tǒng)，其中，機器人臂將自主地而不會在外科醫(yī)生控制的臂或方式得到執(zhí)行輔助任務(wù)(吸入，灌溉或拉動組織背面)輔助手術(shù)病人的器官。

“這種算法可以幫助機器人助手以安全的方式配合手術(shù)，”葉說。

該團隊還設(shè)想Fastron可用于在家工作的機器人用于輔助生活應(yīng)用，以及用于游戲和電影行業(yè)的計算機圖形，其中碰撞檢查通常是大多數(shù)算法的瓶頸。

現(xiàn)有碰撞檢測算法的一個問題是它們計算量很大。他們花費大量時間指定給定空間中的所有點 - 機器人和障礙物的特定三維幾何 - 并對每個點執(zhí)行碰撞檢查，以確定兩個物體是否在任何給定時間相交。當(dāng)障礙物移動時，計算變得更加苛刻。

為了減輕計算量，Yip和他在加州大學(xué)圣地亞哥分校的高級機器人和控制實驗室(ARClab)的團隊開發(fā)了一種簡約的碰撞檢測方法。結(jié)果是Fastron，一種使用機器學(xué)習(xí)策略的算法 - 傳統(tǒng)上用于對對象進行分類 - 在動態(tài)環(huán)境中對碰撞與非碰撞進行分類。“我們實際上不需要知道所有具體的幾何形狀和點。我們需要知道的是機器人當(dāng)前位置是否發(fā)生碰撞，”電氣工程博士Nikhil Das說。Yip小組的學(xué)生和該研究的第一作者。

Fastron這個名字來自Fast和Perceptron，它是一種用于執(zhí)行分類的機器學(xué)習(xí)技術(shù)。Fastron的一個重要特征是它可以非?？焖俚馗缕浞诸愡吔缫赃m應(yīng)移動的場景，這對于機器學(xué)習(xí)社區(qū)來說一直是一個挑戰(zhàn)。

Fastron的主動學(xué)習(xí)策略使用反饋回路。它首先創(chuàng)建一個機器人配置空間模型，或C空間，這是顯示機器人可以達到的所有可能位置的空間。Fastron僅使用一組稀疏點來模擬C空間，這些點由少量所謂的碰撞點和無碰撞點組成。然后，該算法定義了碰撞點和無碰撞點之間的分類邊界 - 該邊界基本上是抽象障礙物在C空間中的位置的粗略輪廓。隨著障礙物移動，分類邊界發(fā)生變化。與其他算法一樣，F(xiàn)astron不是對C空間中的每個點執(zhí)行碰撞檢查，而是智能地選擇邊界附近的檢查。一旦它對碰撞和非碰撞進行分類，

由于Fastron的模型更簡單，研究人員將其碰撞檢查設(shè)置得更加保守。由于只有幾個點代表整個空間，Das解釋說，并不總是確定兩點之間的空間發(fā)生了什么，因此團隊開發(fā)了算法來預(yù)測該空間中的碰撞。達斯說：“我們傾向于制造一種規(guī)避風(fēng)險的模型，并且基本上填補了工作空間的障礙。” 這確保機器人可以在諸如手術(shù)的敏感環(huán)境中或在家中用于輔助生活的機器人中更加保守。

該團隊迄今已證明了算法在仿真機器人與障礙物的計算機模擬。展望未來，該團隊正在努力進一步提高Fastron的速度和準(zhǔn)確性。他們的目標(biāo)是在機器人手術(shù)和家庭護理機器人環(huán)境中實施Fastron。