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人类联手机器人 先进通讯系统有望打造人机合作应急救援队

导读: 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)研究人员提出了一种模拟机器人合作的新方法,能使所需的通讯量减少60%。新模型让设计人与机器人合作系统变得更容易,比如打造出一支人机合作的应急救援队伍。

  在执行联合任务时,机器人之间可以保持着不间断的通讯,比如“我通过了一扇门,正向右转90度”,“前进两英尺,我遇到一堵墙,正右转90度”,“前进4英尺,我遇到一堵墙”……这样它们能同时掌握事件的最新进展。当然,计算机能毫无困难地把大量信息归档存储,需要时立即调出来,判断出当下情况,但对人类来说,这样连串密集的数据会让人疯掉。

  在前不久召开的美国人工智能发展协会年会上,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)研究人员提出了一种模拟机器人合作的新方法,能使所需的通讯量减少60%。新模型让设计人与机器人合作系统变得更容易,比如打造出一支人机合作的应急救援队伍。

  降低多智能体系统通讯成本

  在计算机术语中,多智能体系统(Multiagent System)是自主智能体(电子的或非电子的)之间能实现任意协作的系统。每个主体既要能运行一个反映它所认知的世界当前状态的模型,即机器人世界观,还要能运行其他任何一个机器人的世界观模型。在模型精确性概率中,机器人本身也是需要考虑的因素,它们必须以这些概率为基础,决定是否改变自己的行为。

  模拟多智能体系统的方法称为Dec- POMDP(分布式部分可观测马尔可夫决策过程)。Dec-POMDP系统包括多种不确定性,要考虑队伍中某一个机器人的世界观是否正确,它对伙伴世界观的判断是否正确,还要考虑它采取的任何一项行动能否成功。比如,机器人原计划向前移动20英尺,却发现横向吹来的风把自己吹得偏移了路线。如果一个机器人决定发布一条新信息,会迫使同伴也更新自己的模型,在整体中搅起新一轮的不确定性。如果这一信息并非必要的,就只会造成严重滞缓而达不到任何目的。

  一般情况下,Dec-POMDP系统会对环境情况做一些先验假设,让机器人在这些假设的基础上行动。但紧急反应系统不能先做假设,因为救援队通常要进入不熟悉的环境,最好的先验知识也不管用。而且紧急救援要对环境有全局性掌握,算出一套多机器人方案极为耗时。研究人员的设计是,让系统忽略行动效果的不确定性,假设无论一个机器人打算做什么,它都会去做。

  协调个体行动使整体最优化

  当机器人接到一条新信息,比如某建筑物内一条通道被封闭了,它有3个选择:一是忽视这条信息;二是采纳它但不发布出去;三是采纳并发布该信息——每个选择都有优点和相应的通讯成本。如果机器人把新信息纳入自己的世界观模型但不发出去,也会产生成本,即对同伴来说,要判断它的世界观会更困难。对于每个机器人获得的每条新信息,新系统会根据它们的世界模型、它们对伙伴行为的预期、更有效地完成共同目标的可能性等,进行成本—效益分析。

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