Создание робота, который может следовать за своим человеком, кажется достаточно простой задачей. Но что если люди или предметы встанут у него на пути? Как ИИ ориентируется в среде, которая постоянно меняется?

Около года назад на конференции по робототехнике TechCrunch, проходившей в Калифорнийском университете в Беркли, основатели AI-стартапа исследовали решения общих проблем, возникающих при попытке автоматизации строительных проектов. Генеральный директор Dusty Robotics Тесса Лау (Tessa Lau) обратила внимание на проблему перемещения машин в неструктурированной среде, заполненной людьми.

“Типичная строительная площадка — это хаос, и любой человек с опытом работы в робототехнике, который хоть что-то в ней понимает, знает, что действительно трудно заставить роботов работать в такой неструктурированной среде”, — сказала она.

Вот почему на этой неделе Piaggio Fast Forward, производитель личного робота Gita, поделился подробностями об эксперименте, который он проводит совместно с поставщиком промышленных технологических услуг Trimble, используя API Boston Dynamics для создания роботов, которые следуют за строительными рабочими. Пилотные испытания прошли в строящемся офисном здании в Колорадо.

Роботы также могут путешествовать группами с одним Spot Mini и двумя роботами Gita. В рамках пилотного проекта Piaggio оценивает отношение людей к тому, сколько роботов следует за хозяином.

Оптимизация количества роботов, следующих за людьми на строительной площадке, касается не только того, сможет ли робот безопасно уйти с пути бульдозера, управляемого человеком, но и вопроса о том, сколько роботов может быть задействовано, прежде чем все станет странным. Например, если вы рабочий-строитель, наблюдающий за приближением инженера площадки с сопровождением роботов, пять роботов — это предел? А шесть? Генеральный директор Piaggio Fast Forward Грег Линн (Greg Lynn) сообщил VentureBeat, что компания может поддержать караван из 50-100 роботов, но это будет непрактично.

«На каком расстоянии должны следовать роботы, чтобы не потеряться? Наверное, 5-6 метров. Честно говоря, мы пока не знаем, но это не бесконечное расстояние”, — сказал он.

Подход использует лазеры Тримбла и геопространственные датчики для картирования окружающей среды и определения местоположения. Один из тестов Spot Mini включал в себя обучение робота, чтобы тот прошел путь один раз, а затем попытался повторить этот маршрут автоматически. ИИ следует за тем, как люди ориентируются в ландшафте, понимая движение человека, а не полагаясь только на картографирование.

В 2019 году Piaggio Fast Forward представила своего робота Gita, который будет следовать за людьми и нести до 18 кг веса. Устройство может развивать скорость до 35 км в час. Сотрудничество с Trimble — это первое промышленное внедрение технологии отслеживания Piaggio, сообщила Линн VentureBeat. Piaggio Fast Forward входит в состав Piaggio Group, одного из крупнейших производителей скутеров и мотоциклов в Европе, наиболее известного своим брендом Vespa.

Автономные грузовики и раньше работали в составе автоколонн, но в рамках продвижения к большему количеству бизнес-приложений представитель VentureBeat сообщил, что в следующем месяце компания протестирует беспилотники для доставки продуктов в планируемом сообществе с несколькими тысячами домохозяйств.

В рамках испытаний, объявленных в конце 2020 года, роботы Gita используются в аэропортах Цинциннати и Сан-Диего, а вместе с Doğan Group — в торговом центре в Турции.

Обучение ориентированию в неструктурированных средах, таких как строительные зоны, может привести к созданию более надежного ИИ, который может помочь фермерам на полях, роботам доставки в городах или людям в инвалидных колясках на тротуарах. Если бы такие системы удалось сделать надежными, они могли бы стать обычным явлением в промышленных условиях — зачем толкать тачку, если вы можете просто заставить ее следовать за вами?

В идеале робот-компаньон на рабочем месте мог бы увеличить число рабочих-людей, перенося инструменты для электрика, как показывает видео компании. Они также могли бы использовать компьютерное зрение, чтобы привлечь внимание к угрозам безопасности или наблюдать за ходом строительных проектов. Одним из самых ранних применений точечных мини-роботов на строительных площадках было обследование строительных объектов. Spot Mini также используется в правоохранительных органах Нью-йоркским полицейским управлением, которое постулирует сценарий робота Spot Mini, следующего за полицейским.

Piaggio не одинок в своем стремлении внедрить технологию отслеживания людей на промышленном рабочем месте.

В 2018 году VentureBeat покрыла раунд финансирования в размере 10 миллионов долларов для ForwardX, который в то время был известен своим багажом, который следовал за путешественниками. Представитель компании сообщил VentureBeat, что компания, базирующаяся в Китае, во время пандемии отошла от багажа и теперь фокусируется на решениях для отслеживания людей для роботов, которые работают вместе с людьми на складах и производственных объектах. До сих пор ForwardX проводил тестовые испытания на заводах таких компаний, как DHL и Toyota, среди других клиентов.

В то время как компании ИИ, такие как Piaggio Fast Forward, изучали возможности в строительной отрасли, традиционные игроки, такие как Caterpillar и Komatsu, увеличили продажи автономного программного обеспечения в прошлом году для промышленных сред, таких как добыча полезных ископаемых и космос.

Роботы Gita не предназначены для блуждания в ландшафте рыхлой грязи, где работают бульдозеры и землеройные машины, но Линн сказала, что после того, как бетонные плиты уложены для строительного проекта, роботы уже могут путешествовать по нескольким областям.

В бизнесе автоматизации строительной зоны есть ряд ИИ-стартапов. В 2019 году Built Robotics рассказала VentureBeat об усилиях по автоматизации бульдозеров и созданию прогнозных систем для управления проектами и других целей. Прошлой осенью Canvas заявила, что намерена принести ИИ и робототехнику в строительные зоны в районе залива Сан-Франциско, чтобы установить гипсокартон. А в январе Swapp привлекла $7 млн, чтобы конкурировать с парком компаний, работающих над автоматизацией картографирования планирования строительных проектов.

Однако роботизированные развертывания в строительных средах привели к некоторым несчастным случаям. По данным сайта по безопасности и соблюдению BLR, в 2019 году двое рабочих-строителей получили травмы в результате несчастных случаев с участием роботов-разрушителей на строительных площадках в штате Вашингтон, когда роботы прижали одного рабочего к стене и сломали ногу другого.

Среди других новостей о роботах, перемещающихся в неструктурированных или промышленных условиях: в мае 2020 года ослик-робот, следуя за сельскохозяйственными рабочими, помог собрать урожай винограда в Коачелле, штат Калифорния. А прошлой осенью исследователи ИИ из Калифорнийского университета в Беркли представили LaND, ИИ, который учится на эпизодах разъединения, чтобы улучшить навигацию роботов доставки на тротуарах.

Источник: https://venturebeat.com/2021/03/20/how-many-robot-helpers-are-too-many/