机器人运送药品，食物和酒精
如果像亚马逊和谷歌这样的公司实现了他们的目标，那么我们很快就会使用机器人不停地接收货物。但是 MIT软件是否适合此类用途？麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）
的研究人员对该问题进行了多年研究，他们研究了从工厂车间到德龙交付等各种用途的场景。在最近的机器人科学与系统（RSS）大会上，CSAIL团队推出了一个由三个机器人组成的新系统，该系统可以协同工作，以在无法预测的情况下快速，准确地生产产品，也许最重要的是。该团队声称，机器人可以在不同的条件下工作，包括在医院，自然灾害期间，甚至在饭店和酒吧。 为了证明他们的方法，CSAIL研究人员将他们的实验室变成了一个微型“酒吧”，其中包括一个PR2调酒机器人和两个四轮Turtlebot机器人，这些机器人进入办公室为人们提供饮料。 Turtlebot彼此之间交换了有关在不同房间中需要什么订单的信息，然后其他机器人可以将它们交付。团队的方法反映了现代计划算法的状态，该算法允许机器人组仅根据要解决的任务的一般描述来执行工作。RSS文件 与杜克大学教授，CSAIL博士后学生George Conidaris，麻省理工学院研究生Ariel Anders和Gabriel Cruz，马萨诸塞州理工学院教授Jonathan Kaku和Leslie Calbling合着，以及Chris Amato大学，博士后大学新罕布什尔。 人类唯一的信心就是不确定性
机器人协同工作的最大挑战之一是人类世界中存在太多不确定性。更具体地说，机器人处理与传感器，动作结果和通信相关的三种不确定性。 Amato说，每个机器人的传感器接收到的有关其自身以及周围事物的位置和状况的不准确信息。-至于结果，机器人可能会在尝试捡起东西或挡在路上时掉落东西。此外，由于通信通道中的噪声或超出范围，机器人通常无法彼此交互。
这些不确定性反映在交付团队的任务中：除其他事项外，机器人供应商一次只能为一名机器人服务员提供服务，并且如果彼此之间距离很近，他们将无法相互通信。在自然灾害或战场上，这样的通信困难尤其危险。 , , , , — . — , , .
结果，研究人员能够开发出第一种规划方法，以论证针对所有三种不确定性的最佳解决方案。他们的关键任务是对机器人进行编程，使其以与人类相同的方式查看任务。作为人，我们不应该考虑我们采取的每一个步骤。这样的行为成为第二天性。考虑到这一点，团队对机器人进行了编程，以执行一系列“宏动作”，每个动作都包括几个步骤。例如，当机器人服务员从房间移动到酒吧时，他应该为几种可能的情况做好准备：调酒师可以为另一个机器人服务；他可能没有准备好为这个机器人服务；它可能根本不存在。 安德斯说：“您只希望告诉一个机器人去第一个房间，另一个告诉他去喝酒，这样您就不必一步步地陪伴机器人了。” -这种方法具有一定的灵活性。
该小组采取的称为“ MacDec-POMDPs”的宏观行动方法基于以前的计划模型，即“分散的，部分可观察的马尔可夫决策过程”或Dec-POMDPs。 利物浦大学计算机科学教授Karl Tuils说：“传统上，这些过程太复杂而无法扩展以适应现实世界。-麻省理工学院团队的方法允许您在更高级别上计划操作，这使他们可以在实际情况下使用多个机器人进行操作。
所获得的数据表明，在不久的将来，这种方法甚至可以应用于更大，更复杂的领域。Amato和他的同事目前正在与Lincoln Lab一起测试用于大型模拟搜索和救援任务的计划算法。 , — . — , .
Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN383395/
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