Hợp tác tương tác giữa con người với robot
Thông tin công nghệ

Thuật toán mới giúp phân chia nhiệm vụ một cách tối ưu cho các nhóm người-rô-bốt

Human Robot Interaction Cooperation

Một công cụ lập kế hoạch thuật toán mới được phát triển tại Viện nghiên cứu người máy của Đại học Carnegie Mellon đã phân chia các nhiệm vụ một cách tối ưu giữa con người và robot.

Khi robot ngày càng tham gia nhiều hơn vào mọi người làm việc trên sàn nhà máy, trong nhà kho và các nơi khác trong công việc, việc xác định ai sẽ làm những nhiệm vụ nào ngày càng tăng mức độ phức tạp và quan trọng. Con người phù hợp hơn với một số công việc, người máy phù hợp hơn với những công việc khác. Và trong một số trường hợp, việc dành thời gian dạy người máy thực hiện một nhiệm vụ ngay bây giờ và gặt hái thành quả sau này sẽ rất hữu ích.

Các nhà nghiên cứu tại Viện nghiên cứu người máy của Đại học Carnegie Mellon (RI) đã phát triển một công cụ lập kế hoạch thuật toán giúp giao nhiệm vụ cho con người và robot. Người lập kế hoạch, “Hành động, Ủy quyền hoặc Học hỏi” (ADL), xem xét danh sách các nhiệm vụ và quyết định cách tốt nhất để giao chúng. Các nhà nghiên cứu đã đặt ra ba câu hỏi: Khi nào một robot nên hành động để hoàn thành một nhiệm vụ? Khi nào một nhiệm vụ nên được giao cho con người? Và khi nào thì robot nên học một nhiệm vụ mới?

Shivam Vats, trưởng nhóm nghiên cứu cho biết: “Có những chi phí liên quan đến các quyết định được đưa ra, chẳng hạn như thời gian con người hoàn thành nhiệm vụ hoặc dạy rô-bốt hoàn thành nhiệm vụ và chi phí cho việc rô-bốt không thực hiện được nhiệm vụ. bằng Tiến sĩ sinh viên trong RI. “Với tất cả những chi phí đó, hệ thống của chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn sự phân công lao động tối ưu.”

Công việc của nhóm có thể có giá trị trong các nhà máy sản xuất và lắp ráp, để phân loại các gói hàng hoặc trong bất kỳ môi trường nào mà con người và rô bốt hợp tác để hoàn thành một số công việc. Để kiểm tra công cụ lập kế hoạch, các nhà nghiên cứu đã thiết lập các tình huống trong đó con người và rô bốt phải chèn các khối vào một bảng chốt và xếp chồng các bộ phận có hình dạng và kích thước khác nhau làm bằng gạch LEGO.

Gạch LEGO ADL Robot xếp chồng

Một robot xếp các viên gạch LEGO trong quá trình mô phỏng bộ lập kế hoạch ADL. Các nhà nghiên cứu của Viện Robotics đã phát triển một công cụ lập kế hoạch thuật toán giúp giao nhiệm vụ cho con người và rô bốt. Nhà cung cấp hình ảnh: Đại học Carnegie Mellon

Việc sử dụng các thuật toán và phần mềm để quyết định cách phân quyền và phân chia lao động không phải là điều mới mẻ, ngay cả khi robot là một phần của nhóm. Tuy nhiên, công trình này là một trong những công trình đầu tiên đưa việc học robot vào lý luận của nó.

“Robot không còn tĩnh nữa,” Vats nói. “Chúng có thể được cải thiện và chúng có thể được dạy.”

Thông thường trong sản xuất, một người sẽ thao tác bằng tay một cánh tay robot để dạy cho robot cách hoàn thành nhiệm vụ. Việc dạy một robot cần nhiều thời gian và do đó, có chi phí trả trước cao. Nhưng nó có thể có lợi về lâu dài nếu robot có thể học một kỹ năng mới. Một phần của sự phức tạp là quyết định thời điểm nào là tốt nhất để dạy rô-bốt thay vì giao nhiệm vụ cho con người. Điều này yêu cầu robot phải dự đoán những nhiệm vụ khác mà nó có thể hoàn thành sau khi học một nhiệm vụ mới.

Với thông tin này, người lập kế hoạch chuyển đổi vấn đề thành một chương trình số nguyên hỗn hợp – một chương trình tối ưu hóa thường được sử dụng trong lập kế hoạch, lập kế hoạch sản xuất hoặc thiết kế mạng truyền thông – có thể được giải quyết một cách hiệu quả bằng phần mềm có sẵn. Người lập kế hoạch hoạt động tốt hơn các mô hình truyền thống trong mọi trường hợp và giảm chi phí hoàn thành nhiệm vụ từ 10% đến 15%.

Tham khảo: “Lập kế hoạch hiệp lực cho việc học và phân bổ nhiệm vụ trong các nhóm người-rô-bốt” của Shivam Vats, Oliver Kroemer và Maxim Likhachev, ngày 14 tháng 3 năm 2022, Khoa học máy tính> Người máy .
arXiv: 2203.07478

Vats đã trình bày tác phẩm, “Lập kế hoạch hiệp lực cho việc học và phân bổ nhiệm vụ trong các nhóm Người-Robot” tại Hội nghị Quốc tế về Người máy và Tự động hóa ở Philadelphia, nơi nó được đề cử cho giải thưởng báo cáo tương tác xuất sắc. Nhóm nghiên cứu bao gồm Oliver Kroemer, một trợ lý giáo sư tại RI; và Maxim Likhachev, một phó giáo sư tại RI.

Nghiên cứu được tài trợ bởi Văn phòng Nghiên cứu Hải quân và Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Quân đội.

Theo Scitechdaily

What's your reaction?

Excited
0
Happy
0
In Love
0
Not Sure
0

You may also like

Leave a reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.