• Latest
  • Öne Çıkan
İnsanların Nereye Yöneldiğini Robotlara Anlatan Algoritma

İnsanların Nereye Yöneldiğini Robotlara Anlatan Algoritma

14 Haziran 2019
NASA’nın Ingenuity Mars Helikopteri Tarihi İlk Uçuşta Başarılı Oldu

NASA’nın Ingenuity Mars Helikopteri Tarihi İlk Uçuşta Başarılı Oldu

21 Nisan 2021
Fonksiyonel Nano Kanallar ile Şaşırtıcı İyonik ve Akış Davranışları

Fonksiyonel Nano Kanallar ile Şaşırtıcı İyonik ve Akış Davranışları

21 Nisan 2021
Truva Atı Mekanizması

Truva Atı Mekanizması: Ağlar Cinsiyet Ayrımını Nasıl Azaltır?

18 Nisan 2021
Örümcek Ağlarından Müzik

Örümcek Ağlarından Müzik

14 Nisan 2021
3D Baskı için Hareketli Bir Platform, İsrafı ve Maliyetleri Nasıl Azaltabilir?

3D Baskı için Hareketli Bir Platform, İsrafı ve Maliyetleri Nasıl Azaltabilir?

6 Nisan 2021
Araştırmacılar ‘Açıklanabilir’ Yapay Zeka Algoritması Geliştiriyor

Araştırmacılar ‘Açıklanabilir’ Yapay Zeka Algoritması Geliştiriyor

5 Nisan 2021
Yıldız tozundan soluk mavi noktaya: Karbon’un Dünya’ya yıldızlararası yolculuğu

Yıldız tozundan soluk mavi noktaya: Karbon’un Dünya’ya yıldızlararası yolculuğu

4 Nisan 2021
Organik Güneş Pillerinin Performansını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi

Organik Güneş Pillerinin Performansını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi

1 Şubat 2021
Mühendisler, Robotlar İçin Özelleştirilmiş “Beyinler” Tasarlıyor

Mühendisler, Robotlar İçin Özelleştirilmiş “Beyinler” Tasarlıyor

22 Ocak 2021
Biyo-İlham: Istakozlar, Daha Güçlü 3D Baskılı Beton Yapmaya Nasıl Yardımcı Olabilir?

Biyo-İlham: Istakozlar, Daha Güçlü 3D Baskılı Beton Yapmaya Nasıl Yardımcı Olabilir?

21 Ocak 2021
Mühendisler, Yerel Kuantum Ağları Oluşturmak İçin Dronları Kullanıyor

Mühendisler, Yerel Kuantum Ağları Oluşturmak İçin Dronları Kullanıyor

18 Ocak 2021
İnsan-Robot İşbirliğine Dayalı Montaj Hatlarında, Göçmen Kuşlardan İlham Alan Yeni Bir Algoritma

İnsan-Robot İşbirliğine Dayalı Montaj Hatlarında, Göçmen Kuşlardan İlham Alan Yeni Bir Algoritma

16 Ocak 2021
NtboxMag
Cuma, Nisan 23, 2021
  • Ana Sayfa
  • Tıp
  • Teknoloji
  • Yazılım
  • Akıllı Sistemler
  • Robotik
  • Bilim
  • Astronomi ve Uzay
  • Fizik/Kimya
No Result
View All Result
NTBOX Magazin
No Result
View All Result

İnsanların Nereye Yöneldiğini Robotlara Anlatan Algoritma

by Editör
14 Haziran 2019
in Yazılım
0 0
0
İnsanların Nereye Yöneldiğini Robotlara Anlatan Algoritma

Yeni bir algoritma, robotların insanların fabrika zemini gibi yapısal ortamlarda izleyeceği yolları tahmin etmelerine yardımcı oluyor ve bu da insanlar ve makineler arasında yakın işbirliğini mümkün kılıyor./MIT

2018’de MIT’deki araştırmacılar ve otomobil üreticisi BMW, otomobil parçalarının monte edilmesinde insanların ve robotların çalışabileceği yerleri test ediyorlardı. Fabrika zemini ayarının bir kopyasında, ekip; iş istasyonları arasında parça teslim etmek üzere tasarlanmış raylara bir robot yerleştirdi. Bu arada, insan işçiler; yakındaki istasyonlarda çalışmak için her zaman robotların önlerine geçtiler.

Robot, bir kişiyi geçerse anlık olarak durması için programlandı. Ancak araştırmacılar, robotun; kişinin yoluna geçmeden çok önce, dikkatli bir şekilde yerinde duracağını fark etti. Bu, gerçek bir üretim alanında gerçekleştiyse, gereksiz duraklamalar önemli verimsizliklere neden olabilirdi.

YOU MAY ALSO LIKE

Örümcek Ağlarından Müzik

3D Baskı için Hareketli Bir Platform, İsrafı ve Maliyetleri Nasıl Azaltabilir?

Ekip; sorunu robotun hareket öngörme yazılımı tarafından kullanılan, robotun yörünge hizalama algoritmalarındaki bir sınırlamaya kadar takip etti. Bir kişinin nereye yönlendirileceğini makul bir şekilde tahmin edebiliyor olsalar da; (zayıf zaman uyumu nedeniyle) algoritmalar; o kişinin öngörülen yol boyunca herhangi bir noktada ne kadar zaman harcadığını tahmin edemezdi.

MIT ekibinin üyeleri bir çözüm ürettiler: Kısmi yörüngeleri gerçek zamanlı olarak doğru şekilde hizalayan ve hareket tahmincilerin bir kişinin hareketinin zamanlamasını doğru bir şekilde öngörmesini sağlayan bir algoritma… Yeni algoritmayı BMW fabrikasında; deneylerde uyguladıklarında, donma-durma yerine; robotun basitçe yuvarlandığını ve kişinin tekrar yürüdüğü zaman güvenli bir şekilde devre dışı kaldığını buldular.

MIT Havacılık ve Astronomi Profesörü Julie Shah: “Bu algoritma, bir robotun insan hareketinin; temel bir parçası olan hareketin durmasını ve çakışmasını anlamasına ve izlemesine yardımcı olan bileşenlerden oluşur. Bu teknik; insanları daha iyi anlamak için robotlar üzerinde çalıştığımız birçok yöntemden biridir.”

Kümelenmiş

Robotların insan hareketlerini tahmin etmesini sağlamak için araştırmacılar; genellikle müzik ve konuşma işlemlerinden algoritmalar alırlar. Bu algoritmalar; iki tam zaman serisini veya bir müzikal performansın ses kaydı ve o parçanın müzik notasının kayan bir videosu gibi; ilgili veri kümelerini hizalamak üzere tasarlanmıştır.

Araştırmacılar; gerçek zamanlı ve daha önce kaydedilen insan hareketi ölçümlerini senkronize etmek, bir insanın şimdiki zamandan beş saniye sonra nerede olacağını tahmin etmek için benzer hizalama algoritmaları kullandılar. Ancak; müzik veya konuşmadan farklı olarak, insan hareketi dağınık ve değişken olabilir. Cıvatayı vidalamak için bir masanın üzerinden ulaşmak gibi tekrarlayan hareketlerde bile; kişi her seferinde biraz farklı hareket edebilir.

Mevcut algoritmalar tipik olarak; bir insanın zaman içindeki konumunu temsil eden noktalar biçiminde akış hareket verilerini alır ve bu noktaların yörüngesini verilen senaryo için ortak yörüngelerin bir kütüphanesiyle karşılaştırır. Algoritma, bir yörüngeyi noktalar arasındaki bağıl mesafe açısından eşler.

Ancak Lasota; yalnızca mesafeye dayalı yörüngeleri tahmin eden algoritmaların, bir kişinin yoluna devam etmeden önce duraksadığı geçici duraklamalar gibi bazı genel durumlarda kolayca karşılaşabileceğini söylüyor. Duraklatıldığında, kişinin konumunu temsil eden noktalar aynı noktada toplanabilir.

Lasota: “Verilere baktığınızda, bir kişi durduğunda bir araya getirilmiş bir sürü noktanız var. Hizalama metriniz olarak yalnızca noktalar arasındaki mesafeye bakıyorsanız, bu kafa karıştırıcı olabilir, çünkü hepsi birbirine yakındır ve hangi noktaya uyum sağlamanız gerektiğine dair iyi bir fikriniz yoktur.”

Aynı durum çakışan yörüngelere de gider – bir kişinin benzer bir yol boyunca ileri geri hareket ettiği durumlardır. Lasota, bir kişinin mevcut pozisyonunun bir referans yörüngesinde bir nokta ile aynı hizada olmasına rağmen; mevcut algoritmaların bu pozisyonun bir yörüngenin parçası olup olmadığı veya aynı yol boyunca geri dönüp dönmeyeceği arasında ayrım yapamayacağını söylüyor.

Lasota: “Mesafeler açısından birbirine yakın noktalara sahip olabilirsiniz, ancak zaman açısından, bir kişinin konumu aslında bir referans noktasından uzak olabilir.”

Hepsi zamanlamada…

Çözüm olarak, Lasota ve Shah; bir kişinin yörüngesinin bölümlerini gerçek zamanlı olarak daha önce toplanan referans yörüngelerin bir kütüphanesiyle hizalayan, bir “kısmi yörünge algoritması” geliştirdi. Önemli olarak, yeni algoritma hem mesafedeki hem de zamanlamadaki yörüngeleri hizalar ve böyle yaparak bir kişinin yolundaki duraklamaları ve örtüşmeleri doğru bir şekilde tahmin edebilir.

Ekip; algoritmayı iki insan hareketi veri setinde test etti: Biri fabrikada; bir robotun aralıklı olarak önüne geçtiğinde (bu veriler ekibin BMW ile yaptığı deneylerden elde edildi) ve grubun daha önce katılımcıların el hareketlerini kaydettiğinde; robotun daha sonra cıvata üzerine sızdırmazlık maddesi fırçalayarak sıkılaştıracağı bir cıvata takmak için masanın karşısına geçerek…

Her iki veri kümesi için de; takımın algoritması, yaygın olarak kullanılan iki kısmi yörünge hizalama algoritmasına kıyasla, bir kişinin yörünge boyunca ilerleyişini daha iyi tahmin edebildi. Ayrıca, ekip; hizalama algoritmasını hareket tahminleriyle birleştirdiklerinde, robotun bir kişinin hareketinin zamanlamasını daha doğru tahmin edebileceğini buldu. Örneğin fabrika zemini senaryosunda; robotun yerde donmaya daha az eğilimli olduğunu gördüler. Biri önüne geçtikten kısa bir süre sonra ;sorunsuz bir şekilde görevine devam etti.

Algoritma; hareket tahmini bağlamında değerlendirilirken, eylem tanıma ve hareket algılama gibi insan-robot etkileşimi alanındaki diğer teknikler için ön işleme adımı olarak da kullanılabilir. Shah, algoritmanın; robotların insan hareketleri ve davranış kalıplarını tanımalarını ve bunlara cevap vermelerini sağlamada kilit bir araç olacağını söyledi. Sonuçta, bu durum insanların ve robotların fabrika ayarları ve hatta bazı durumlarda ev gibi yapılandırılmış ortamlarda birlikte çalışmasına yardımcı olabilir.

Shah: “Bu teknik; insanların tipik davranış kalıpları sergilediği her ortama uygulanabilir. Önemli olan, (robotik) sistemin tekrar tekrar meydana gelen modelleri gözlemleyebilmesi ve böylece insan davranışı hakkında bir şeyler öğrenebilmesidir. Bunların hepsi robotun işinin içinde, insan hareketini daha iyi anlayabilmemiz, bizimle daha iyi işbirliği yapabilmemiz için… ”

 

 

Tags: algoritmaBMWJulie Shahkısmi yörünge algoritmasırobotveri kümesi
ShareTweetShare

Search

No Result
View All Result

Recent News

NASA’nın Ingenuity Mars Helikopteri Tarihi İlk Uçuşta Başarılı Oldu

NASA’nın Ingenuity Mars Helikopteri Tarihi İlk Uçuşta Başarılı Oldu

21 Nisan 2021
Fonksiyonel Nano Kanallar ile Şaşırtıcı İyonik ve Akış Davranışları

Fonksiyonel Nano Kanallar ile Şaşırtıcı İyonik ve Akış Davranışları

21 Nisan 2021
Truva Atı Mekanizması

Truva Atı Mekanizması: Ağlar Cinsiyet Ayrımını Nasıl Azaltır?

18 Nisan 2021
  • Anasayfa
  • Gizlilik Koşulları
  • Reklam

© 2020 NtboxMag.com

No Result
View All Result
  • Ana Sayfa
  • Tıp
  • Teknoloji
  • Yazılım
  • Akıllı Sistemler
  • Robotik
  • Bilim
  • Astronomi ve Uzay
  • Fizik/Kimya

© 2020 NtboxMag.com

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Create New Account!

Fill the forms bellow to register

All fields are required. Log In

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In