I denna video illustrerar vi kortfattat de framsteg och bidrag som gjorts med våra mobila, inomhus, servicerobotar CoBots (Collaborative Robots), sedan de skapades 2009. Många forskare, inklusive nuvarande författare, siktar på autonoma mobila robotar som robust utför serviceuppgifter för människor i våra inomhusmiljöer. Ansträngningarna för att nå detta mål har varit många och framgångsrika, och vi bygger vidare på dem. Det finns dock helt klart många forskningsutmaningar kvar tills vi kan uppleva intelligenta mobila robotar som är fullt funktionella och kapabla i våra mänskliga miljöer. Vår forskning och kontinuerlig inomhusutplacering av CoBot-robotarna i kontorsbyggnader i flera våningar ger flera bidrag, bland annat: robust autonom lokalisering i realtid [1], baserad på WIFI-data [2], och på djupkamerainformation [3] ; symbiotisk autonomi där de utplacerade robotarna kan övervinna sina perceptuella, kognitiva och aktiveringsbegränsningar genom att proaktivt be om hjälp från människor [4], [5], och i pågående experiment, från webben [6], [7], och från andra robotar [8], [9] ; mänsklig-centrerad planering där modeller av människor uttryckligen används i robot uppgift och vägplanering [10] ; semiautonom telepresence möjliggör kombinationen av rik fjärr visuell och rörelsekontroll med autonom robot lokalisering och navigering [11] ; webbaserade användaruppdrag val och informationsgränssnitt [12] ; och kreativa multi-robot uppgift schemaläggning och genomförande [12]. Dessutom har vi utvecklat en 3D-simulering av multi-floor, multi-person miljö som gör det möjligt att omfattande inlärning experiment för att ge ungefärliga initiala modeller och parametrar för att förfina med de verkliga robotarnas erfarenheter. Slutligen är vår robotplattform extremt effektiv, särskilt med sin stabila lågclearance, allsidiga bas. CoBot-robotarna är designade och byggda av Michael Licitra, (mlicitra@cmu.edu), och basen är en uppskalad version av CMDragons småskaliga fotbollsrobotar [13], även designad och byggd av Licitra. Anmärkningsvärt nog har robotarna kört över 200 km i mer än tre år utan hårdvarufel, och med minimalt underhåll. Våra robotar inkluderar målmedvetet en blygsam variation av avkänning och datorutrustning, inklusive Microsoft Kinect djupkamera, visionkameror för telenärvaro och interaktion, en liten Hokuyo LIDAR för att undvika hinder och lokalisering jämförande studier (inte längre närvarande i den senaste CoBot-4), en pekskärm och talaktiverad surfplatta, mikrofoner och högtalare, samt trådlös signalåtkomst och bearbetning. CoBot robotar kan utföra flera klasser av uppgifter: • En enda destination uppgift, där användaren ber roboten att gå till en specifik plats-Go-To-Room-uppgiften-och dessutom att leverera en specificerad talade meddelande-Deliver-Message-uppgiften; • En objekttransport uppgift, där användaren ber roboten att hämta ett objekt på en viss plats, och att leverera det till en destination plats: denna Transport uppgift fungerar också som uppgiften att följa en person mellan platser när objektet att transportera är en person. • En uppgift att eskortera en person till en angiven plats, Escort uppgiften, där roboten väntar på en person framför hissen på golvet på destinationen platsen, och guidar personen till platsen. • En semi-autonom telenärvaro uppgift, Telenärvaro uppgift, där användare kan begära att vara på distans på den mobila roboten med autonom navigering och hinderundvikande. Användarna väljer destinationspunkter på kartan eller på robotbildsvyn för att flytta till distans via telenärvarons webbgränssnitt. Dessutom kan de styra roboten genom en rik rörelse och perception-styrda web-baserat gränssnitt [11]. Ovanstående uppgifter är likvärdiga ur navigeringssynpunkt, eftersom de uppnås genom samma navigationsplanerare som genererar planer för att nå destinationer i byggnaden. En uppgift planerare genererar olika interaktionsplaner för varje uppgift och dess symbiotiska autonomi behov. Vi fokuserar för närvarande på flera forskningsinriktningar: multimodal talinteraktion, interaktion mellan våra flera robotar, lärande från mänsklig demonstration, mänsklig observation och mänsklig korrigering. Vi fortsätter att undersöka djupbaserad kamera 3D bildbehandling för objekt- och persondetektering och person följande. Vi undersöker också robust genomförandeövervakning och aktivt lärande för att lära sig av miljön och effektiva människarobotinteraktionsplaner.
CoBot servicerobotar REF fungerar i en kontorsbyggnad som utför en mängd olika uppgifter.
CoBots: Collaborative robots servicing multi-floor buildings
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}