Недавно появилась робототехника в здравоохранении, подкрепленная последними достижениями в области машинного обучения и робототехники. Основное внимание исследователи уделяют обучению роботов взаимодействию с пожилыми людьми. При этом в исследовании уделяется внимание разработке более эффективных роботов, которые могут учиться на своих ошибках, тем самым способствуя лучшему взаимодействию между человеком и роботом.
В этой статье мы расскажем вам метод, с помощью которого робот учится ориентироваться в нуждающемся человеке.
Алгоритм обучения роботов-агентов будет способен ориентироваться в неизвестной среде. Основная задача робота — определить местонахождение человека в доме, а при нахождении человека — взаимодействовать с ним, дополняя его позу и взгляд. Ученые предлагают стратегию обучения "от конца к концу", которая использует повторяющуюся нейронную сетевую архитектуру в сочетании с Q-learning для обучения оптимальной политике. Эта идея может стать вкладом в улучшение взаимодействия человека и робота.
По оценкам ассоциации Alzheimer's в 2017 году, число людей старше 85 лет к 2050 году, по прогнозам, удвоится. В настоящее время 50% пожилых людей нуждаются в помощи для повседневной жизнедеятельности и ежегодной стоимости этой помощи. США. Таким образом, необходимы альтернативные методы охраны здоровья, чтобы сохранить их качество жизни.
С развитием технологий постепенно смещается акцент на создание роботов для оказания помощи в области здравоохранения. Области машинного обучения и психология пытаются помочь людям пожилого возраста. В последние годы, в области робототехники и обучения по вопросам укрепления потенциала были проведены активные исследования, которые были направлены на создание более эффективных роботов. Впоследствии это привело к повышению их эффективности.
Взаимодействие человека и робота, область исследований, посвященная проектированию, оценке и пониманию робототехнических систем для обеспечения их способности, чтобы эффективно общаться с людьми. В одном из недавних проектов была разработана многоагентная роботизированная система, которая помогает пожилым людям. В этой системе, робот находится в связке с агентом умного дома. Задача агента "умного дома" состоит в том, чтобы отследить действия пользователя и сообщить роботу, чтобы он предложил помощь, если она нужна человеку. Однако в настоящее время эта работа опирается на одновременную локализацию и картографирование (SLAM) для навигации.
Основная проблема для SLAM
Заключается в том, что карта окружающей среды должна быть полностью известна. Вместо этого, более надежная и интеллектуальная навигационная система должна быть установлена таким образом, что робот может оказать лучшую помощь. Ученые предлагают метод с меньшим количеством навигационных карт для успешного определения местонахождения человека в умном доме. Цель — обобщить проблему навигации с основной целью определения местонахождения человека. Основная идея заключается в том, чтобы использовать информацию от датчиков LIDAR и визуальные сигналы (изображения с камер) для прогнозирования движения робота в разумных условиях. Конечной целью робота будет обращение к человеку за помощью. Информация с датчика LIDAR везде одинакова, поэтому при использовании этой технологии нет необходимости изучать карту новой среды. Таким образом, это позволит выработать более обобщенную политику в области оказания помощи пожилым людям. Успешно ориентироваться на человека, а затем взаимодействовать с ним во взаимодополняющей позе.
Цель исследований
Цель заключается в осуществлении навигации в неизвестной среде к потенциальной цели человека, присутствующей в окружающей среде. Разработчики предлагают использовать сенсорную информацию LIDAR в пространстве состояний. Для того, чтобы собрать информацию о позиции человека, мы запускаем алгоритм обнаружения позиции на каждом изображении, полученном с помощью функции "Определение позиции". Камеру, установленную на роботе и добавляющую количество человеческих поз, обнаруженных в пространстве состояний. Дизайн награды остается решающим шагом в этой установке. Вознаграждение должно быть привязано к движению робота, а также к количеству людей, обнаруженных в каждом кадре. Целью робота является поиск людей, и если он успешно находит людей, то его цель — приблизиться к ним.
