Ученые Стокгольмского института технологий, недавно провели интересное испытание, в котором пытались доказать, что робота можно научить искать выход из сложных ситуаций когда на его пути находятся множество динамических предметов в среде обитания человека.
Для тестирования был выбран робот по имени Rosie, который уже довольно длительное время показывал хорошие результаты в робототехнике. Также он принимал участие в лабораторных занятиях в КТН, которые были частью проекта STRANDS. Целью этого проекта было обучить робот воспринимать и взаимодействовать с объектами находящимися на его пути. К таким местам могут относится комнаты людей в котором вещи иногда бывают разбросаны. Часто роботов покупают в домах где есть дети (чтобы им было веселей), а дети части разбрасывают игрушки.
Если человек в динамической среде ведет себя интуитивно просто, делая все автоматически, то для роботов пока это достаточно трудный процесс. Робот Rosie основывался на программt G5 Scitos с картографированием MetraLabs на многократных опытах продемонстрировал очень положительные результаты в изменяющейся среде. С помощью глубинной камеры (RGB-D) он сбрасывает миллиарды точек физического пространства в базу данных, из которой могут быть сформированы 3D модели пространств.
Система KTH использует технологию обнаружения объектов, чтобы узнать, как с помощью моделирования статической части окружающей среды, извлечь динамические элементы. После чего роботом создается план действий по избежанию конфликта с обнаруженным объектом, а затем собирается информация которая будет обучать робота для дальнейших подобных ситуаций. Этот автономный процесс обучения позволяет роботу различать динамические элементы от статических и воспринимать глубину и расстояния. Он узнает, когда что-то находится в другом месте, и как действовать в физических пространствах.
Rosie также понимает, в каком пространстве он находится, будь-то офисное помещение, кухня или коридор.