Yıllar boyunca, işletmeler çok fazla iş yapmak için otomasyon ve robotiklere giderek daha fazla döndü. Covid-19 insanları evlerinin sınırlarına zorladığından, birçok işletmenin insan temasını azaltmaya yardımcı olmak için görevleri yerine getirmek için robotlar tanıttı. Temizlik döşemelerinden dezenfekte etmekten, robotların yapabileceği görevler, manifold genişletti. Yine de, insan merkezli ortamlarda manevra yaparken ve bir kapıyı açmak ve bunun içinden geçen basit görevleri yerine getirmek söz konusu olduğunda, robotlar bunu zorlaştırdı. Bu ayrı robotlar gibi sınırlamalar insanlardan. Şimdi ABD'deki Cincinnati Üniversitesi'ndeki öğrenciler bu sorunu üç boyutlu dijital simülasyonlarda ele aldı.
Şimdi, çalışmalarını ve kapıları açabilecek ve kendisini yeniden şarj etmek için bir elektrikli duvar prizi bulabilecek özerk bir robot oluşturma ve geliştirme fikirlerini verdiler. Basit bir ileriye halde, ofis binaları, havaalanları ve hastanelerde, havalimanları ve hastanelerde, bir miktar daha bağımsız olarak düzenlenen robotlar yapabilir. Bu robotlar, imalat ve otomasyon içeren 27 milyar dolarlık (kabaca Rs. 2,00,190 crore) endüstrisinin bir parçasıdır.
Çalışma, Dergi IEEE erişiminde yayınlandı ve sistemin olgunlaştırmak için başka bir yıl alması bekleniyor. Üniversitede doktora öğrencisi olan Yufeng Sun ve çalışmanın kurşun yazarı, kendisi için bir kapı açmak için özerk bir robot geliştirmek, zorluklarla doludur.
Robotlar kapıları açmak için ne kadar kuvvetin gerektiğini bilemelidir. Bazı araştırmacılar, robotlar için 3B modeller oluşturmak için tüm bir odayı taramayı denemişlerdir. Ancak bu yöntem zaman alıcıdır ve sadece taranan belirli bir oda için çalışacaktır.
Güneş, üniversite öğrencilerinin bu zorluğun üstesinden gelmek için makine öğrenmesini kullandığını söyledi. Bu, robotun kendisini bir kapı açmayı "öğretmesine" izin verir. Gün başlangıçta zaman alıcı olabilir, ancak robot her bir hatayla iyileşir, güneşti. "Zorluk, bu öğrenilen kontrol politikasının simülasyondan gerçekliğe nasıl aktarılacağı, genellikle 'sim2real' problemi olarak adlandırılır."
Dijital simülasyonlar tipik olarak gerçek dünya uygulamalarında sadece yüzde 60-70'dir.
Kaynak: Gadgets 360