Отличить людей друг от друга и следить за ними, когда они перемещаются в окружающей среде, может быть двумя очень ценными навыками для сервисных роботов. Фактически, в сочетании эти две возможности позволят роботам следовать за конкретными людьми, когда они взаимодействуют с ними или предлагают свою помощь.
Исследователи из Университета Монаша, JDQ Systems и Университета Британской Колумбии недавно разработали сервисного робота, предназначенного для оказания помощи жильцам домов престарелых или пациентам в других медицинских учреждениях. В статье, предварительно опубликованной на arXiv, они представили вычислительную технику, которая позволяет их роботу идентифицировать и отслеживать людей в непосредственной близости от него, следя за конкретными пользователями, когда они помогают им.
«Наша команда разрабатывает платформу социально-вспомогательного робота Aether для оказания повседневной рутинной помощи персоналу и жильцам в учреждениях по уходу за престарелыми и вспомогательных жилых помещениях», - сказал TechXplore Уэсли П. Чан, один из исследователей, проводивших исследование. «Работая с нашими партнерскими объектами, мы определили несколько важных навыков для нашего робота, в том числе сопровождение жителя в столовую на обед, сопровождение сотрудника к следующему месту, где это необходимо, или игра в игру с жителями, чтобы поощрять упражнения. Все эти навыки требуют, чтобы наш робот мог идентифицировать и определять местонахождение людей в своем окружении, а также следовать за ними ».
Ученые разработали инструменты распознавания лиц, которые позволяют роботам идентифицировать людей, но не следить за их движениями, и методы отслеживания анонимных лиц, которые позволяют роботам отслеживать движения человека, не зная, кто они. Однако, чтобы следить за конкретными людьми, роботу необходимо одновременно определять, кто они такие, и отслеживать их движения.
Для этого Чан и его коллеги объединили современное распознавание лиц с инструментами отслеживания анонимных людей. Они объединили эти методы, используя так называемый алгоритм последовательного ближайшего соседа с добавленным пороговым выбором - вычислительный метод, который можно использовать для решения множества задач классификации.
«Наш алгоритм способен справляться с окклюзиями, крайне плохим / переменным освещением и временным восстановлением потерянных целей, все это представляет большие проблемы для роботов и часто встречается в реальных ситуациях», - сказал Чан. «Алгоритм позволяет нашему роботу надежно работать в реальном мире, например, когда он используется в учреждениях по уходу за нашими партнерами».
Чан и его коллеги протестировали свой метод следования за пользователями в серии экспериментов, в которых робот Aether должен был идентифицировать, отслеживать и следить за пользователями в пяти различных сценариях. Они отслеживали положение робота и людей в его окрестностях, используя систему захвата движения под названием Vicon. Первоначальные тесты, проведенные исследователями, дали многообещающие результаты: новый метод превзошел существующие инструменты распознавания лиц и отслеживания пользователей, с которыми он сравнивался.
В будущем инструмент, разработанный этой группой исследователей, можно будет использовать для расширения возможностей как существующих, так и новых сервисных роботов, что позволит им лучше помогать людям в их окружении. Тем временем Чан и его коллеги планируют продолжить работу над созданием робота, который сможет наилучшим образом обслуживать как персонал, так и жителей в учреждениях престарелых и медицинских учреждениях.
«Продолжая сотрудничество с нашими партнерами, мы сейчас работаем над дальнейшими навыками для Aether, включая безопасную навигацию среди людей, понимание социальных жестов, которые люди используют, выполнение обычных проверок комнат, проведение разговоров и предоставление развлечений», - сказал Чан. «Наша главная миссия - дать роботам возможность стать социально способными и приемлемыми партнерами в обществе, чтобы они могли помочь повысить продуктивность и качество жизни людей».
