Eigen RadarYapay Zekâ
Analiz

LingBot-Touch, farklı dokunma algılayıcılarını ortak modelde buluşturuyor

Çinli Robbyant ekibi, farklı dokunma algılayıcılarından gelen sinyalleri robot denetim modelleri için ortak bir gösterime dönüştüren LingBot-Touch’u geliştirdi. Ön baskı, manyetik, piezodirençli ve görüntüye dayalı algılamayı birleştiriyor; iki robot eliyle yapılan deneyleri içeriyor. Modelin erişime açılması ayrıca duyuruldu. Araştırma, öğrenilmiş dokunma bilgisinin donanımlar ve hareket denetim sistemleri arasında nasıl kullanılabildiğini inceliyor.

Yapay Zekâ··Akşam
Bir robotik laboratuvarı tezgâhında, parmak uçlarında dokunsal sensör pedleri bulunan iki robot el ve kablolu bir dokunsal veri eldiveni.

Farklı algılayıcılar ortak gösterimi besliyor

Çinli robotik ekibi Robbyant’ın geliştirdiği LingBot-Touch, farklı dokunma sinyallerini robot denetiminde kullanılabilecek ortak bir gösterime dönüştürüyor. Ekibin 9 Kasım tarihli ön baskısı manyetik, piezodirençli ve görüntüye dayalı dokunma algılayıcılarını kapsıyor. Aynı modelin paylaşılması 10 Kasım’da ayrıca duyuruldu. Yaklaşım, fiziksel algılayıcılarla robotun hareketini seçen sistemlerin arasına ortak bir dokunma işleme katmanı yerleştiriyor. Farklı türden girdiler bu katmanda birlikte işleniyor.[1], [2]

Eldiven ve robot eli verileriyle eğitim yapıldı

Araştırmacılar, dokunma algılayıcılı eldivenlerden ve uzaktan yönetilen robot ellerinden 4.983 saat veri topladı. Her algılayıcı ailesine ayrı giriş dönüşümleri uygulanıyor; ardından sinyaller ortak ağa aktarılıyor. Gösterim, zamanı, hangi parmağın kullanıldığını ve parmak ucundaki ortak koordinatları içeriyor. Model eğitim sırasında her ham ölçümü doğrudan yeniden üretmek yerine gizlenen gösterimleri tahmin ediyor. Böylece farklı fiziksel algılama yöntemlerinden gelen veriler aynı öğrenme yapısına girebiliyor.[1]

Fiziksel deneyler iki robot elini kapsıyor

Ekip, iki robot elindeki 26 görevde dört hareket denetim yaklaşımını sınadı; görev başına 20 ardışık deneme yaptı. Ön eğitimli dokunma kodlayıcısı sabit kalırken, hareketi belirleyen modeller gösterimlerden öğrendi. Ellerden birindeki manyetik algılayıcı modeli ön eğitimde bulunmuyordu; geometrisi ortak koordinatlara eşlendi. Bu deneyleri çalışmanın yazarları yürüttü. Avuç içi teması ve kapasitif algılayıcılar, eğitim kapsamının sınırlılıkları arasında yer alıyor; daha fazla el düzeniyle çalışma gereksinimi de belirtiliyor.[1]

Kaynakça

  1. Haber kaynağıarXivLingBot-Touch çalışması, üç tür dokunma sensörünü ortak temsilde birleştirdi↩1↩2↩3
  2. Haber kaynağıIT之家LingBot-Touch ortak robot dokunma gösterimleri için paylaşıldı↩