Analog Devices Inc. tarafından sponsor edilmiştir.
(Görsel, Analog Devices Inc. tarafından sağlanmıştır.)
İnsansı bir robot tasarlamak, günümüzde robotikteki en karmaşık uygulamalardan biridir. İnsansı bir sistem, hareket, denge, görme ve tepkiyi karmaşık bir eklem, sensör ve veri işleme ağı üzerinde yönetmek zorundadır. Bu, bir insansı robotun insanların bulunduğu bir ortamda çalıştığında kritik hale gelir.
İnsanlar olarak, çoğu şeyi otomatik olarak yaparız. Ağırlık merkezimizi değerlendirir ve çarpışmalardan kaçınmak için koşmak, zıplamak veya hareket etmek üzere ayarlamalar yaparız. Aynı anda, gerçek zamanlı olarak büyük miktarda ses ve görsel bilgiyi işleriz ve ardından bu bilgiyi nasıl tepki vereceğimize karar vermek için kullanırız. Tüm bunlar milisaniyenin kesirleri içinde gerçekleşir.
Bir insansı robot, bu tür çevresel farkındalığı bir dizi sensör aracılığıyla taklit etmeli, ardından bu girdileri yeterince hızlı bir şekilde yorumlayarak güvenli bir çalışma alanı oluşturmalı ve çevresindeki insanlara zarar vermemek için uygun şekilde hareket etmelidir.
“İnsanlar bir dereceye kadar öngörülemez. İnsanlarla veya insanların etrafında çalışan herhangi bir robot, bizim doğal öngörülemezliğimizle başa çıkabilmelidir.” diyor Geir Ostrem, ADI Otomotiv İş Birimi'nde Analog Devices Fellow.
İş gücü eksiklikleri derinleştikçe ve daha fazla robot verimliliği artırmak için ortak alanlara girmeye başladıkça, önemli bir soru ortaya çıkıyor: Bir insansı robotun insanlar ile yan yana güvenli ve verimli bir şekilde çalışabilmesi için neye ihtiyacı var?
Görme
İnsansı robotlarla durum farkındalığı, özellikle insanların ve ekipmanların sürekli hareket ettiği ortamlarda görme ile başlar. Bir insansı robot, bir nesneyi almak veya bir kişiden uzaklaşmak gibi hızlı ve uygun bir şekilde tepki verebilmek için çevresini görmeli ve anlamalıdır. Standart insan görmesi, RGB görüntü sensörleri ile yaklaşık olarak sağlanabilir; derinlik algısı ise zaman uçuşu, yapılandırılmış ışık veya stereo görüş yöntemleriyle elde edilebilir.
Sadece görsel girdi yeterli değildir; bu verilerin hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesi esastır. Kameralar ve görsel sensörler, merkezi bilgisayara yakın bir konumda yer almayabilir, bu da tüm bu görsel verilerin robotun içinde uzun kablolar aracılığıyla seyahat etmesi gerektiği anlamına gelir ve gecikme yaratır.
Bir insansı robotta, ana işlemci beyin işlevi görür ve baş veya gövde içindeki görme sensörleri doğrudan merkezi bilgisayara bağlıdır. Hızlı kontrol döngüleri için daha düşük gecikme gerektiğinde - örneğin hızlı hareketleri yönlendiren bir motoru kontrol etmek - ek daha küçük işlemciler sensör veya aktüatörün yakınında yer alabilir, yerel işleme yaparken aynı zamanda verileri ana işleme aktarabilir.
Otomotiv endüstrisinde yaygın olarak kullanılan ADI'nin Gigabit Multimedia Serial Link (GMSL) teknolojisi, video verilerini gerçek zamanlı olarak, saniyede birçok gigabit taşıyabilen tek bir akışta taşır. İnsansı robotlarda, bu, görsel verilerin hızlı ve yerel işlenmesini sağlayarak bu sistemlerin çevreleri hakkında görsel verilerin ne anlama geldiğini fiziksel AI kullanarak yerel olarak işlemelerine olanak tanır; bu, verilerin buluta gönderilmesi yerine robot içinde işlenmesini sağlar.
Ses
Ancak, sadece görme yeterli değildir; bir robot insanların yanında işbirliği yapacaksa, akıllı bir işitme yeteneğine de ihtiyaç duyar. “Doğal dilde konuşabilmek ve bir konuşma arayüzüne sahip olmak, bir robotla iletişim kurmanın çok güçlü bir yoludur.” diyor Ostrem.
Ancak, bir konuşma arayüzünden daha önemli olan, bir insansı robotun çevresinde meydana gelen akustik olayları anlayabilmesidir. Eğer bir şey robotun arkasında yere düşerse, sesin kaynağını tanımlayabilmeli ve o sesin ne anlama geldiğini anlamalıdır, diye açıklıyor Ostrem.
Görsel veriler gibi, ses girdileri de birden fazla mikrofondan robotun merkezi bilgisayarına işlenmek üzere seyahat etmelidir
