5 мин. чтения
10/26/2023 7:40:01 AM

Робот, который может обнаружить тонкие шумы в своем окружении и использовать их для локализации близлежащих людей

Article Preview Image Робот отслеживает человека, использующего только тонкие случайные звуки, созданные, когда они движутся спокойно.Робот вращается прикрепленной зеленой стрелкой, чтобы лицом к лицу, где модель оценивает человека.Кредит: Технологический институт Джорджии.

Чтобы безопасно делиться пространствами с людьми, роботы в идеале должны быть в состоянии обнаружить свое присутствие и определить, где они находятся, чтобы они могли избежать несчастных случаев и столкновений.До сих пор большинство роботов были обучены локализовать людей с использованием методов компьютерного зрения, которые полагаются на камеры или другие визуальные датчики.

Исследовательская группа из Технологического института Джорджии (Georgia Tech) разработала альтернативный метод локализации человека, который опирается на тонкие звуки, естественно, производимые при перемещении в данной среде.Этот метод, представленный в статье, предварительно опубликованном на ARXIV, может быть применен к широкому спектру роботизированных систем.

«Наша группа недавно была заинтересована в изучении высокоуровневой темы исследований относительно того, какие типы« скрытой »информации свободно доступны, на которую мы можем обучить модели»,-сказал Mengyu Yang, один из авторов статьи, Tech Xplore.«Часто в робототехнике акустическое обнаружение человека требует, чтобы человек производил посторонние звуки, такие как разговор или хлопот. На основании этих интересов мы хотели посмотреть, могут ли тонкие и случайные звуки, которые люди непреднамеренно производят по мере их движения.. ”

Метод акустической локализации, предложенный Янгом и его коллегами, опирается на алгоритмы машинного обучения.Таким образом, команде пришлось сначала собрать набор данных, который позволил бы им эффективно обучать свои алгоритмы.

Созданный ими набор данных, получивший название набора данных похитителя робота, содержит 14 часов высококачественных четырехканальных аудиозаписей в сочетании с кадрами камеры 360 RGB.Эти записи были собраны во время экспериментальных испытаний, где людей просили перемещать робота по -разному.

«Чтобы собрать набор данных, мы записали участников, перемещающих робот RE-1 на различных уровнях« подлой »(например, тихой ходьбы, нормально ходьбы и т. Д.)»,-объяснил Ян.«С этими данными мы можем обучать модели машинного обучения, которые принимают аудио в виде спектрограмм, и предсказывать, есть ли на самом деле человек поблизости, и если да, то их местоположение относительно робота».

Техника машинного обучения, разработанная Янгом и его коллегами, была обучена локализовать людей исключительно на основе звука.Поскольку это требует только аудио, записанного микрофонами, он может теоретически реализован на любом роботе с помощью интегрированного микрофона.

Исследователи обучили свою модель игнорировать внешние и не относящиеся к делу звуки, такие как те, которые происходят из систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, а также звуки, произведенные самим роботом.В начальных испытаниях они проверили свою технику на роботе RETE-RE-1, недорогим и компактном роботизированном манипуляторе, разработанном Hello Robot.

«Мы считаем, что наш звуковой метод обнаружения человека важен для разработки многомодальных систем обнаружения человека, которые устойчивы к неудачам»,-сказал Ян.”Роботы обычно используют камеры или лидар для навигации по людям, но если эти датчики потерпят неудачу или становятся недоступными (среда низко освещения, окклюзии и т. Д.), Наш метод позволяет роботам возвращаться исключительно на аудио, которое обычно уже доступно в большинствеАппаратные установки. Более того, при взаимодействии с роботами не следует ожидать, что намеренно создают дополнительные звуки, на которые полагаются предыдущие работы ».

В начальных тестах с роботом RESTE RE-1 была обнаружена техника команды, которая работает в два раза, а также другие методы акустической локализации, что позволяет эффективной локализации близлежащих людей исключительно на основе звуков, произведенных во время ходьбы.Эти результаты подчеркивают осуществимость акустической локализации, которая очень масштабируемой и менее навязчивой, чем локализация на основе камеры.

«Мы считаем, что это улучшение по сравнению с предыдущими работами по акустическому обнаружению человека, потому что наш метод не требует, чтобы человек производил посторонние звуки, чтобы услышать робот», - сказал Ян.

“Это потенциально может быть полезно для роботов, которые перемещаются в общих внутренних пространствах с людьми (домашние роботы, промышленные роботы и т. Д.), Давая неинтрузивный метод обнаружения, где находятся люди. В то время как методы с камерами могут потенциально захватывать идентификации таких функций.Поскольку лица или татуировки и акустические методы, которые требуют, чтобы люди могли говорить, например, могут захватить их голос, данные, которые мы используем для обнаружения человека, также гораздо сложнее идентифицировать человека ».

В будущем техника для локализации человека, разработанная Янгом и его коллегами, может помочь повысить безопасность и производительность роботов, предназначенных для тесного сотрудничества с людьми, а также сохранить конфиденциальность своих пользователей.Эта работа также может вдохновить другие исследовательские группы на создание других методов локализации для роботизированных или даже связанных с безопасностью приложений, которые зависят от тонких звуков.

«Мы собрали данные о людях, стоящих на месте в дополнение к движению», - добавил Ян.«Хотя наша нынешняя статья сосредоточена только на обнаружении и локализации движущихся людей, мы надеемся, что в будущей работе смогут обнаружить людей, стоящих на месте, только с использованием только аудио, возможно, благодаря слабым звукам их дыхания или даже от небольших изменений вокружающий звук комнаты из -за их присутствия ».

Больше информации: Mengyu Yang et al., Неизвестный робот: акустическая локализация подсказывающих людей, Arxiv (2023).Doi: 10.48550/arxiv.2310.03743

© 2023 Science X Network

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Составной дизайн глаз может обеспечить недорогой способ дать роботам зрение как у насекомых

5/17/2024 · 5 мин. чтения

Составной дизайн глаз может обеспечить недорогой способ дать роботам зрение как у насекомых

Исследование искусственной тактильной системы: чувство прикосновения роботов может быть быстрым

5/16/2024 · 5 мин. чтения

Исследование искусственной тактильной системы: чувство прикосновения роботов может быть быстрым