Технологии автоматизации производства применяются все шире в целом ряде отраслей – нередко роботы действительно работают вместе с людьми. Одна из ключевых трудностей в такой ситуации – роботы часто оказываются неспособны предугадать движения человека, поэтому машины или застывают на месте, или сталкиваются с людьми.
Именно поэтому исследователи из Массачусетского технологического института разработали алгоритм, помогающий роботам эффективнее предсказывать движения людей.
В отличие от традиционных систем, новый алгоритм полагается не только на расчет расстояния до ключевых точек на теле человека, но и на сравнение их траектории с заранее заданными моделями движений. Кроме того, алгоритм учитывает и время перемещений – робот подразумевает, что человек, который только начал двигаться, вряд ли резко изменит направление. Ожидается, что благодаря новой системе роботы смогут действовать более уверенно, но все так же осторожно. В ходе симуляций, основанных на собранных заранее данных о движениях людей, роботы реже замирали в «панике» и быстрее возвращались к работе после того, как мимо них проходил человек.
Несомненно, ученые разработали полезный алгоритм, однако для его внедрения в производстве потребуются дополнительные испытания. Благодаря новому подходу роботы на заводах и складах смогут теснее сотрудничать с людьми, не замедляя процесс и без риска травм и повреждений. В Массачусетском технологическом институте подчеркнули, что алгоритм можно приспособить и для других задач, таких как распознавание жестов и движений – иными словами, разработка способна улучшить общее понимание человеческого поведения роботами.
Вам также может понравиться
Больше записей автора Роботы и киборги
В Университете Иннополис создают робототехнические системы на основе скручивания нитей для физической помощи человеку
Специалисты Лаборатории мехатроники, управления и прототипирования Университета Иннополис выиграли 1,5 миллиона рублей в конкурсе РФФИ и Лондонского королевского общества на …
Инженеры Университета Джорджии разработали обвивающийся роботизированный захват
Вьющиеся растения отлично умеют держатся за тонкие предметы, такие как веревки. Новый роботизированный захват, созданный по их подобию, может найти …
Механический захват позволяет дронам цепляться за объекты
Крошечные квадрокоптеры, которые обозначаются аббревиатурой MAV (micro air vehicles), отличаются крайне недолгим времени работы от аккумулятора. Так что, если …