Для безопасного совместного использования пространства с человеком роботы должны уметь обнаруживать его присутствие и определять его местоположение, чтобы избежать столкновения. Большинство роботов определяют местоположения человека с помощью методов компьютерного зрения.
Исследовательская группа из Georgia Institute of Technology разработала альтернативный метод определения местоположения человека, который основан на еле уловимых звуках, естественно издаваемых при движении. Этот метод, представленный в статье "The Un-Kidnappable Robot: Acoustic Localization of Sneaking People", опубликованной на сайте arXiv и может быть применен к широкому спектру робототехнических систем.
"В последнее время наша группа заинтересована в изучении высокоуровневой темы исследований, касающейся того, какие типы "скрытой" информации находятся в свободном доступе, на основе которых мы можем обучать модели, - говорит один из авторов работы Менгю Ян. - Часто в робототехнике для акустического обнаружения человека требуется, чтобы он издавал громкие звуки, например, говорил или хлопал. Исходя из этих соображений, мы хотели выяснить, могут ли звуки, которые человек непреднамеренно издает при движении, стать тем самым сигналом".
Метод акустической локализации, предложенный Яном и его коллегами, основан на алгоритмах машинного обучения. Команда создала набор данных, получивший название Robot Kidnapper dataset, который содержит 14 часов высококачественных четырехканальных аудиозаписей в паре с видеозаписями с RGB-камер. Эти записи были получены в ходе экспериментальных исследований, в которых людей просили двигаться вокруг робота различными способами.
Технология машинного обучения, разработанная Яном и его коллегами, была обучена определять местоположение человека исключительно по звуку. Исследователи обучили свою модель игнорировать внешние и нерелевантные шумы, например, шумы, исходящие от систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, а также звуки, издаваемые самим роботом. В ходе первых испытаний они проверили свою методику на роботе Stretch RE-1 от компании Hello Robot.
В ходе первых испытаний было установлено, что разработанная командой методика в два раза превосходит другие методы акустической локализации, позволяя эффективно обнаруживать находящихся рядом людей только по звукам, издаваемым во время ходьбы. Эти результаты свидетельствуют о целесообразности применения акустической локализации, которая отличается высокой масштабируемостью и меньшей интрузивностью, чем локализация с помощью камер.
В будущем методика локализации человека, разработанная Яном и его коллегами, может помочь повысить безопасность и производительность роботов, предназначенных для тесного взаимодействия с человеком, сохранив при этом конфиденциальность их пользователей. Эта работа также может вдохновить другие исследовательские группы на создание других методов локализации для робототехники или даже приложений, связанных с безопасностью, которые полагаются на звуки.
Отмечается, что работа была направлена только на обнаружение и локализацию только движущихся людей, но исследователи надеются что в будущем они смогут обнаруживать и неподвижных людей.
Комментарии
(0) Добавить комментарий