Kaip robotas žino, kur važiuoti?
Kai pirmą kartą paleidi robotą dulkių siurblį, jis atrodo beveik magiškas – važinėja po namus, aplenkia baldus, nesusitrenkia į sienas ir dar sugeba grįžti į bazę pasikrauti. Bet jokios magijos čia nėra, tik įdomi technologija, kurią verta suprasti. Roboto navigacija – tai sudėtingas jutiklių, procesorių ir algoritmų derinys, kuris leidžia mažam įrenginiui orientuotis jūsų namuose geriau nei kai kuriems svečiams.
Pirmieji robotai dulkių siurbliai, pasirodę rinkoje maždaug prieš dvidešimt metų, buvo gana kvailoki. Jie tiesiog važiuodavo tiesiai, kol kažką atsitrenkdavo, tada apsisukdavo atsitiktine kryptimi ir vėl važiuodavo. Šis metodas, vadinamas “atsitiktine navigacija” arba “atsitrenkimo ir apsisukimo” principu, veikė, bet ne itin efektyviai. Robotas galėjo dešimt kartų pervažiuoti tą pačią vietą, o kai kuriuos kampelius visai praleisti.
Šiuolaikiniai robotai yra nepalyginamai protingesni. Jie naudoja kelis skirtingus navigacijos metodus, priklausomai nuo kainos kategorijos ir gamintojo. Pigiausi modeliai vis dar remiasi gana primityviais metodais, tačiau vidutinės ir aukštesnės klasės robotai jau gali sukurti tikslų jūsų namų planą ir judėti pagal apgalvotą maršrutą.
Jutiklių armija robotų pagrinde
Kad robotas galėtų navigacijai, jam reikia “pojūčių” – būdų suvokti aplinką. Čia į pagalbą ateina įvairūs jutikliai, kurių kiekvienas atlieka savo specifinę funkciją.
Paprasčiausi yra mechaniniai atsitrenkimo jutikliai – tai tiesiog jautrūs buferiai roboto priekyje, kurie suveikia, kai robotas į kažką atsitrenka. Tai primena tai, kaip jūs tamsoje ištiesę rankas einate, kad neatsimuštumet į sieną. Veikia, bet ne itin elegantiškai.
Infraraudonųjų spindulių jutikliai yra žymiai rafinuotesni. Robotas išspinduliuoja infraraudonąją šviesą ir stebi, kaip greitai ji atsispindi atgal. Jei atspindys grįžta greitai – priekyje kliūtis, jei lėtai – kelias laisvas. Šie jutikliai leidžia robotui sulėtinti ir švelniai apsisukti dar neprisilietus prie baldų. Problema ta, kad infraraudonieji spinduliai ne visada patikimai veikia su tamsiais paviršiais ar veidrodžiais, kurie sugeria arba keistai atspindi šviesą.
Ultragarsiniai jutikliai veikia panašiai kaip šikšnosparnių echolokacija – skleidžia garso bangas ir klauso atgarsių. Jie puikiai aptinka kliūtis, bet kartais gali būti per jautrūs ir reaguoti į neesamas problemas, pavyzdžiui, užuolaidas ar lengvas užtvaras.
Lazeris ir kamera – aukštesnės lygos įrankiai
Brangesniuose robotuose rasite tikrą technologijų šedevrą – LIDAR sistemą. Tai tas pats lazerinis nuskaitymas, kurį naudoja autonominiai automobiliai. Robotas turi mažą bokštelį viršuje (pastebėjote tą išsikišusį apvalų dalyką?), kuris sukasi ir skleidžia lazerio spindulius visomis kryptimis. Matuodamas, kaip greitai šie spinduliai grįžta, robotas sukuria tikslų aplinkos žemėlapį.
LIDAR privalumas – neįtikėtinas tikslumas. Robotas gali aptikti net mažus daiktus ant grindų ir tiksliai išmatuoti atstumą iki kiekvieno objekto. Trūkumas? Ši technologija brangesnė, o tas besisukantis bokštelis – dar viena dalis, kuri gali sugesti.
Naujausia tendencija – kameros ir kompiuterinio matymo technologija. Kai kurie robotai turi kamerą (arba net kelias), kuri fotografuoja aplinką, o dirbtinio intelekto algoritmai analizuoja šias nuotraukas. Robotas gali atpažinti baldus, duris, laiptus ir net specifinius kambarius. Kai kurie modeliai gali skirti virtuvę nuo svetainės tiesiog pagal tai, kaip atrodo aplinka.
Kamerų privalumas – jos gali suteikti daug informacijos už santykinai nedidelę kainą. Trūkumas – jos neveikia tamsoje (nors kai kurie modeliai turi infraraudonąjį apšvietimą), o kai kurie žmonės jaučiasi nepatogiai turėdami kamerą, kuri važinėja po jų namus.
Kaip kuriamas namų žemėlapis
Moderniausių robotų širdis – tai jų gebėjimas sukurti ir išsaugoti jūsų namų planą. Šis procesas vadinamas SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) – vienu metu lokalizacija ir žemėlapio kūrimas. Skamba sudėtingai, bet esmė paprasta: robotas važinėja po namus, nuskaito aplinką ir kuria virtualų žemėlapį, tuo pačiu metu nustatydamas, kur jis pats yra šiame žemėlapyje.
Pirmą kartą paleidus robotą, jis pradeda tyrinėti. Važiuoja palei sienas, aplink baldus, per duris į kitus kambarius. Visą laiką jo jutikliai renka informaciją, o procesorius kuria žemėlapį. Tai šiek tiek primena tai, kaip jūs pirmą kartą apžiūrite naują butą – vaikštote iš kambario į kambarį, įsimindami, kas kur yra.
Kai žemėlapis sukurtas, robotas jį išsaugo atmintyje. Kiekvieną kartą, kai jį vėl paleisiate, jis naudos šį žemėlapį efektyviam maršrutui planuoti. Vietoj chaotiško važinėjimo, robotas gali metodiškai valyti kiekvieną zoną, žinodamas, kur jau buvo ir kur dar reikia nuvažiuoti.
Kai kurie pažangūs modeliai leidžia turėti kelis žemėlapius – naudinga, jei turite dviejų aukštų namą. Robotas atpažįsta, kuriame aukšte yra, ir naudoja atitinkamą žemėlapį. Dar įdomiau – kai kurie robotai gali atnaujinti žemėlapį, jei pastebite pakeitimus. Perkėlėte sofą? Robotas tai pastebės ir pakoreguos savo planą.
Odometrija ir pozicijos nustatymas
Vienas dalykas – turėti žemėlapį, visai kitas – žinoti, kur tiksliai esi šiame žemėlapyje. Čia į žaidimą įsijungia odometrija – judėjimo matavimas. Robotas turi jutiklius, kurie seka, kaip sukasi jo ratai. Pagal ratų apsisukimus ir kryptį, robotas apskaičiuoja, kiek toli ir kokia kryptimi pajudėjo.
Problema ta, kad ratai gali slysti, ypač ant kilimų ar šlapiose vietose. Jei robotas mano, kad pajudėjo 50 centimetrų, bet iš tikrųjų dėl slydimo pajudėjo tik 45, laikui bėgant ši klaida kaupiasi. Po kelių minučių robotas gali būti visai ne ten, kur mano esąs.
Todėl protingi robotai nuolat kalibruoja savo poziciją naudodami jutiklius. Jei LIDAR mato, kad siena yra 30 centimetrų kairėje, o žemėlapyje toje vietoje siena turėtų būti 35 centimetrai kairėje, robotas supranta, kad jo pozicijos įvertinimas šiek tiek netikslus, ir jį pakoreguoja. Tai nuolatinis procesas – judėjimas pagal odometriją, patikrinimas pagal jutiklius, korekcija, vėl judėjimas.
Maršruto planavimas ir dirbtinis intelektas
Turėdamas žemėlapį ir žinodamas savo poziciją, robotas gali planuoti efektyvų maršrutą. Čia įsijungia įvairūs algoritmai, kurie sprendžia, kokia tvarka valyti kambarius ir kaip judėti, kad būtų padengta visa zona.
Paprasčiausi robotai naudoja “zigzago” arba “spiralės” metodus – tiesiog važiuoja tam tikru šablonu, kol padengta visa zona. Pažangesni modeliai naudoja sudėtingesnius algoritmus, kurie atsižvelgia į kambario formą, baldų išdėstymą ir net į tai, kurios vietos paprastai būna purvinesnės.
Kai kurie naujausi robotai naudoja mašininio mokymosi algoritmus. Jie stebi, kaip greitai užsipildo dulkių konteineris skirtingose vietose, ir išmoksta, kad, pavyzdžiui, prie durų į lauką visada daugiau purvo, todėl ten reikia dažniau valyti. Arba pastebėję, kad tam tikru paros metu kažkas visada būna virtuvėje (galbūt šeimininkas pusryčiauja), robotas išmoksta vengti tos zonos tuo metu.
Dirbtinis intelektas taip pat padeda robotui atpažinti ir išvengti problemų. Jei robotas kelis kartus įstrigo toje pačioje vietoje (pavyzdžiui, po žema komoda), jis gali išmokti tos vietos vengti. Kai kurie modeliai gali atpažinti kabelius ant grindų ir atsargiai juos aplenkti, užuot juos įsiurbę ir užstrigę.
Virtualios sienos ir draudžiamos zonos
Kartais jūs nenorite, kad robotas važinėtų visur. Galbūt turite trapių daiktų kampą arba šuniuko dubenėlių zoną, kurios nenorite trukdyti. Čia praverčia virtualių sienų technologija.
Senesni robotai naudojo fizines magnetines juostas arba infraraudonųjų spindulių švyturius, kuriuos reikėjo pastatyti ant grindų. Robotas aptikęs tokį signalą, sustodavo ir apsisukdavo. Veikė, bet buvo nepatogu – reikėjo tuos įrenginius statyti ir vėliau nuimti.
Šiuolaikiniai robotai su žemėlapiais leidžia nustatyti virtualias sienas tiesiog programėlėje. Jūs pažymite žemėlapyje stačiakampę zoną arba nubrėžiate liniją, ir robotas tos vietos tiesiog vengia. Kai kurie modeliai leidžia nustatyti ne tik draudžiamas zonas, bet ir specialias valymo zonas – pavyzdžiui, galite pasakyti robotui išvalyti tik virtuvę arba tik aplink valgomąjį stalą.
Pažangiausi modeliai su kameromis gali net atpažinti specifinius objektus ir jų vengti. Kai kurie robotai gali būti apmokomi atpažinti, pavyzdžiui, šuniuko dubenėlį ar žaislus, ir automatiškai juos aplenkti be jūsų nurodymo.
Kai robotas pasimeta ir kaip jis randa namus
Net protingiausi robotai kartais pasimeta. Galbūt kas nors jį pakėlė ir perkėlė į kitą vietą, arba jis įstrigo po badu ir, išsilaisvinęs, nebežino, kur yra. Ką daro robotas tokioje situacijoje?
Pirma, jis bando atpažinti aplinką. Naudodamas jutiklius, robotas nuskaito, kas yra aplink jį, ir palygina su savo žemėlapiu. Jei randa atitikmenų – puiku, pozicija nustatyta. Tai šiek tiek primena tai, kaip jūs, pasiklydę mieste, ieškote žinomų orientyrų.
Jei tai nepadeda, robotas pradeda tyrinėti. Važiuoja aplink ieškodamas kažko pažįstamo. Kai kurie modeliai turi specialų “pasiklydimo režimą”, kuriame jie metodiškai nuskaito aplinką, kol randa vietą, kurią atpažįsta žemėlapyje.
Grįžimas į bazę – tai atskiras įgūdis. Įkrovimo stotis paprastai skleidžia infraraudonųjų spindulių signalą, kurį robotas gali aptikti iš kelių metrų atstumo. Kai akumuliatorius senka, robotas naudoja žemėlapį, kad nuvažiuotų į apytikslę bazės vietą, tada įsijungia infraraudonieji jutikliai, kurie padeda tiksliai “prisijungti” prie įkrovimo kontaktų.
Kartais robotas nepasiekia bazės – galbūt akumuliatorius išseko per anksti arba kelias užblokuotas. Geri robotai tokiu atveju išsiunčia pranešimą į jūsų telefoną. Kai kurie net gali paprašyti pagalbos – nufotografuoja, kur įstrigo, ir parodo jums nuotrauką, kad galėtumėte suprasti problemą.
Ką ateitis žada robotų navigacijai
Technologija nuolat tobulėja, ir robotų dulkių siurblių navigacija nėra išimtis. Artimiausiais metais galime tikėtis dar protingesnių robotų, kurie geriau supranta aplinką ir efektyviau atlieka savo darbą.
Viena įdomių krypčių – geresnė objektų atpažinimo technologija. Ateities robotai galės ne tik aptikti kliūtis, bet ir suprasti, kas tai yra. Matydamas kojines ant grindų, robotas galės jas atsargiai pastumti į šoną arba pranešti jums, kad reikia jas pakelti. Matydamas išsiliejusį vandenį, galės sustoti ir įspėti, užuot tiesiog važiavęs per jį.
Dirbtinio intelekto tobulinimas leis robotams mokytis iš patirties. Jie galės prisiminti, kuriomis dienomis ir valandomis kurie kambariai būna purviniausi, ir automatiškai koreguoti valymo grafiką. Galės atpažinti šeimos narius ir prisitaikyti prie jų įpročių – pavyzdžiui, nekliudyti, kai kas nors dirba namuose.
Kelių robotų koordinacija – dar viena įdomi galimybė. Jei turite didelius namus ir du robotus, jie galės bendrauti tarpusavyje, pasidalinti žemėlapį ir koordinuoti savo maršrutus, kad nevalyti tų pačių vietų du kartus. Vienas galėtų valyti viršų, kitas apačią, arba vienas dulkes siurbti, kitas grindis šluostyti.
Integracija su kitais išmaniaisiais namų įrenginiais taip pat auga. Robotas galėtų bendrauti su jūsų išmaniuoju šaldytuvu, durimis ar apšvietimo sistema. Pavyzdžiui, durų jutiklis galėtų pranešti robotui, kad ką tik grįžote iš lauko, todėl reikėtų išvalyti prieškambarį. Arba robotas galėtų įjungti šviesas tamsiausiose vietose, kad geriau veiktų jo kameros.
Technologija tobulėja greitai, bet jau dabar turime robotus, kurie gali autonomiškai ir efektyviai valyti mūsų namus. Jie naudoja sudėtingų jutiklių, procesorių ir algoritmų derinį, kad orientuotųsi erdvėje, kurtų žemėlapius ir planuotų maršrutus. Nuo primityvių “atsitrenkimo ir apsisukimo” robotų iki šiuolaikinių LIDAR ir dirbtinio intelekto stebuklų – navigacijos technologija nušoko milžinišką šuolį. Ir kas svarbiausia – ji veikia. Kiekvieną dieną milijonai robotų visame pasaulyje sėkmingai navigacijai po namus, leisdami žmonėms sutaupyti laiko ir pastangų. Tai puikus pavyzdys, kaip sudėtinga technologija gali būti pritaikyta kasdieniam gyvenimui, padarant jį šiek tiek lengvesnį ir patogesnį.