Тойота использует виртуальную реальность для обучения домашних роботов-помощников

Москва, 14:50, 08 Окт 2019, редакция FTimes.ru, автор Сергей Кузнецов.

Научно-исследовательский институт Тойота (TRI) обучает домашних роботов-помощников в реальных домах, используя виртуальную реальность (VR). Метод позволяет роботам выполнять произвольные задачи с различными объектами. (Научно-исследовательский институт Тойота)

Вспомогательные домашние роботы могут значительно улучшить жизнь. Эти боты, например, могут помогать по хозяйству и выполнять различные задачи, которые делают люди.

Однако обучение роботов работе в домах сопряжено с трудностями, поскольку каждый дом уникален, с комнатами различной планировки, заполненными объектами разной формы.

 

 

Учебные роботы с использованием VR

 

Однако исследовательский институт Toyota, похоже, имеет решение текущих проблем в обучении домашних роботов-помощников: научить роботов выполнять различные задачи с использованием виртуальной реальности.

В настоящее время TRI готовит роботов для выполнения различных домашних задач, позволяя людям смотреть сквозь виртуальную реальность.

Учителя-люди видят то, что робот видит вживую и в трехмерной обстановке. Затем учитель может проинструктировать робота и аннотировать трехмерную сцену, например, связывая части сцены с определенным поведением.

Система позволяет роботам быть более гибкими. Роботам не нужна полная карта дома. Все, что им нужно, — понимание объектов, имеющих отношение к выполняемому набору движений.

Этот подход, по сути, обучает робота тому, как выполнять произвольные задачи с различными объектами, вместо того, чтобы ограничиваться выполнением задач, которые могут быть выполнены только в полностью контролируемой обстановке.

 

 

Методика может иметь применения, которые выходят за рамки дома

 

TRI проводит обучение и тестирование роботов в реальных домах для достижения достаточных возможностей и надежности, но этот подход может иметь применения, которые выходят за пределы домов.

 

«Мы считаем, что обучение задачам робота является многообещающим первым шагом к достижению нашего более широкого видения Fleet Learning, особенно для оказания помощи и расширения возможностей людей в их доме», — говорится в заявлении TRI, опубликованном 3 октября.

«Мы надеемся, что обмен достигнутым нами прогрессом принесет пользу другим в сообществе робототехники».

 

Система TRI еще не совершенна. Одним из ключевых ограничений в методике является то, что задачи обучения конкретного робота не могут распространяться на других роботов или другие ситуации. Тем не менее, в дальнейшем можно будет изменить способ обучения ботов и то, как люди смогут использовать их в различных условиях.