Tadqiqot bayonoti (muddati uchun)

Source: http://web.cs.iastate.edu/~jia/research/research-statement.html

Yan-Bin Jia

Robotning mahoratiga oid tadqiqotlar manipulyatsiya vazifalaridagi hisoblash va nazorat qilish masalalari bo’yicha muvofiqlashtirilgan tushunishni izlashga qaratilgan. Ushbu tadqiqotning maqsadi, shakli va pozitsiyasi va harakat va quvvat kabi mexanik ma’lumotlarning geometrik ma’lumotlarning dinamik tarzda olinishi hisoblanadi. Yana bir maqsad – robotning fizik vazifalarni bajarish vaqtida ko’nikmalarini namoyon qilish uchun yuqoridagi ma’lumotlarni diqqat bilan muhayyo qilishdir. Nazariy tadqiqotlar va eksperimental namoyishlar o’rtasida muvozanatning harakatlari orqali, men bir-birlari bilan o’zaro munosabatlarda harakat va razvedka haqida chuqur bilimlarga ega bo’lishga umid qilaman. Amaliyot nuqtai nazaridan, bunday ma’lumot kelgusida nafaqat sanoat avtomatizatsiyasiga, balki shaxsiy robotlarga ham ta’sir ko’rsatishga va’da beradi.

Robot oxir-oqibat inson darajasiga yaqinlashadigan qobiliyatlarni namoyon qilishi uchun, ob’ektni aniq maqsadga yo’naltirish qobiliyatlari shakllantirilishi, tahlil qilinishi va avtomatlashtirilishi mumkin bo’lgan sharoitni yaratish uchun sensingni yaqinlashtirishi kerak. Yuqoridagi falsafani namoyish qilish uchun, men jismoniy dunyoda har qanday joyda ma’lumotlarning bir manbaidan foydalangan holda – ikki yoki undan ortiq jismlar o’rtasidagi aloqani birinchi o’ringa qo’ydim. Bu aloqa joyi yoki kuchi yoki har ikkisi bo’lishi mumkin. Men ayniqsa, robotik qo’l bilan aloqa qilishdan manfaatdor edim (“robotik qo’l” atamasi, umuman manipulatorga o’xshash, inson qo’liga o’xshash yoki shakllanmagan) va qo’l tomonidan manipulyatsiya qilingan ob’ekt.

NSF CAREER mukofoti (2002-2007 yillar) ning qo’llab-quvvatlashi bilan mening izlanishim shu paytgacha lokalizatsiya, tan olish, rekonstruktsiya qilish va shakllarni (xususan, kavisli shakllarni) o’rganishga qaratilgan bo’lib, menimcha mohir va aqlli ob’ektni boshqarish.

Yaqin kelajakda (2007 yilgacha) asosiy e’tiborim yuqorida ko’rsatilgan tergovni chuqurlashtirishga, diqqat e’tiborini 3D kavisli shakllarga o’tkazish bilan bog’liq bo’ladi. Ushbu tadqiqot yo’nalishi bo’yicha quyida keltirilgan qismlar 1 va 2-bandlar oxirida tavsiflanadi.

Yaqin kelajakda tadqiqotlarim jallod, jabbor manipulyatsiya va inson robotining o’zaro ta’siriga bog’liq bo’ladi. Ushbu harakatlarning rejasi 5-qismda keltirilgan.

1. Differentsial invariantslar yordamida sensorli shakli aniqlash.

Ph.D. talaba Rinat Ibrayev va men kam sensorli ma’lumotlardan foydalanib, past darajadagi polinomiy egri chiziqlar bilan chegaralanadigan shakllarni qanday aniqlashni o’rganyapman. Muammo an’anaviy modelga asoslangan tan olinishni umumlashtirib, har bir model hozirgi kunda o’ziga xos shakl emas, balki parametrik shakllarning doimiyligi oilasi degan ma’noga ega.

Differentsial va yarim-differentsial invariantlar mahalliy ma’lumotni talab qiladigan afzalliklarga ega (ular sensorli sensorlardan iborat). Biz olingan invariantlar nafaqat tarjima va rotatsiyadan (kompyuter ko’rinishida ishlatiladigan invariantlar sifatida), balki ular baholagan chegara nuqtalardan ham mustaqildir. Nazariy jihatdan kvadratik chiziqlar va kubik chiziqli egri chiziqlari uchun eng ko’p uchta bunday nuqtaga ehtiyoj bor.

Ushbu invariantlar bizni boshqalardan ajraladigan bir oilani ajratishga va tan olingan oilaning haqiqiy shaklini aniqlashga imkon beradi. Bundan tashqari, dokunsal ma’lumotlarning olingan kontakt joylari ham hisoblab chiqilishi mumkin, shuning uchun barmoqning shaklga nisbatan joylashishi ma’lum bo’ladi. Shu sababli, invariantga asoslangan yondashuv shaklni aniqlash, tiklash va mahalliylashtirishni birlashtiruvchi salohiyatga ega, chunki inson qo’llari har kuni bilinarsizdir.

Ushbu yondashuvning haqiqiyligini qo’llab-quvvatlash uchun biz aslida sensorli ma’lumotlar bilan oldingi eksperimentlar o’tkazdik. Egrilikni va uning hosilalarini baholash uchun barqaror usul ishlab chiqilgan.

Ushbu mavzu bo’yicha dastlabki ish 2004 yilda IEEEning Robotika va avtomatika bo’yicha konferentsiyasida (ICRA) e’lon qilindi. 2005 yilda Xalqaro Robotlar Tadqiqotlar jurnali (IJRR) ning maxsus maqolasi uchun “Robotikning algoritmik asoslari” (WAFR) bo’yicha 2004 yilgi xalqaro seminarda yana to’liq versiya (ba’zi eksperimental natijalar bilan) taqdim etildi.

Kelajakdagi kengaytmalar: Biz invariantlar dizaynini ilovalarda ishlatiladigan umumiy egri chiziqlarga kengaytiramiz va sensorli ma’lumot orqali yaratilgan so’rov bilan izlashga mo’ljallangan 2B kavisli shakllar uchun tanib olish daraxtini yaratamiz. So’ngra biz 3D formatida kavisli shakllarni (bu Rinat uchun potensial nomzodlik dissertatsiyasining mavzusi) invarsial asosda tan olinishini o’rganish uchun harakat qilamiz.

2. Sensor sezgichlari bilan mahalliylashtirish va rekonstruksiya qilish.

Inson qo’li barmoq izini va tamburlash orqali taniqli narsaga joylashishini aniqlash qobiliyatidan ilhomlanib, men sensorli sensor bilan jihozlangan jag’ning ildizi bilan 2B kavisli shaklni qanday qilib joylashtirishni namoyish qildim. O’lchovli axborot jag’ning qanchalik o’zgarganini va shakli qanchalik uzoqda bo’lganligini o’z ichiga oladi.

Jagning konstruktsiyasini yoyilgan harakatdan keyin hisoblaydigan raqamli algoritmni yaratdim. Algoritm tamomlanadi va sonli hisoblash miqdori asimptotik jihatdan maqbuldir. Lokalizatsiya robotdagi eksperimentlar orqali ko’rsatildi. Sanoat kuchini/momentni sezgichlardan (qimmatbaho va ba’zan laboratoriya tajribalari uchun) ishlatish o’rniga, aloqa manzilini aniqlay oladigan 3-eksa quvvat/momentni sezgichni qo’lladim. Mahalliylashtirish ishlari bo’yicha izchil natijalar ICRA 2000 va 2001 va 2003 yillarda IEEE/RSJ Intelligent Robots and Systems (IROS) bo’yicha xalqaro konferentsiyalarda taqdim etildi. Xulosa Robotika bo’yicha IEEE operatsiyalariga shartli ravishda qabul qilindi.

Shu bilan birga, doktorlik dissertatsiyasi talaba Liangchuan Mi bir joystickka o’xshash oddiy sensorli sensorning to’g’ri aniqlikning yo’qolishi bilan düzlemsel kavisli shakllarni qayta qurish uchun qanday foydalanish mumkinligini ko’rsatdi. Joystickning cheklangan quvvatni sezgir bo’lishiga qaramasdan, Adept robotining yuqori pozitsiyali aniqligi bilan aniq aloqa o’lchovlarini yaratishi mumkin. Liangchuan hozirgi kuchni o’qish va mahalliy kuzatuv tarixi uchun polinomga mos ravishda keyingi bosqichda harakat yo’nalishini bashorat qiluvchi juda samarali pozitsiyani boshqarish strategiyasiga ega bo’ldi. Ushbu ish Yaponiya IROS 2004 da taqdim etiladi.

Kelgusidagi kengaytmalar: Ob’ektni sensorli qo’l bilan lokalizatsiya qilish robotikada tushunish paradigmasini o’zgartiradi, chunki hozirda sezish tez-tez ko’rinish tizimi yoki qo’ldan ajratilgan sensorlar tomonidan amalga oshiriladi. Menimcha, “tuyg’u” ni sharhlashda tergovni davom ettirish, menimcha, sezish va nazorat o’rtasidagi yaqin integratsiyani ta’minlaydi. Keyingi qadam, xatolar va noaniqliklarga javob beradigan va qayta ko’rib chiqilgan qarorlar qabul qiluvchi strategiyalarni o’rganishga o’tishdir. Shu bilan birga, shaklni kuzatish ishlari 3D sirtlarini qayta tiklash uchun kengaytiriladi, men umid qilamanki, Liangchuan men bilan doktorlik ishlarini tekshiradi. tezislar ishi.

3. Nishablarni hisoblash va antipodal qushlarni topish.

Chiziqlar bilan bog’liq geometrik infrastrukturalarni topish (masalan, keng tarqalgan teginanlar va antipodali nuqtalar) an’anaviy bo’lmagan doğrusal bo’lmagan dasturiy vositalar sifatida shakllantirilishi mumkin. Ammo bunday echim noaniq dasturiy usullarning xarakterli tabiiy tabiati tufayli to’liq yoki samarasiz bo’ladi. Men ikki o’lchovda hisoblash samaradorligi va (deyarli) to’liqligi global va differentsial geometriyadan foydalanish orqali erishish mumkinligini ko’rsatdim.

Men egri chiziqlarni monoton segmentlarga ajratadigan egri chizmalarini ishlab chiqishni rejalashtiraman (ba’zi topshiriqlarga xos mezonlarga asoslanib) va so’ngra kerakli infratuzilmani izlash uchun juftliklar bu segmentlar bo’yicha raqamli bisektsiya bilan yurishadi. Ushbu g’oyani namoyish qilish uchun men plitali kavisli shakldagi antipodal nuqtalarning juftlarini hisoblab chiqadigan raqamli algoritmni taqdim etaman. Ushbu nuqtalar shakldagi barqaror g’ovakka erishish uchun ishlatiladi. Algoritm ikki antipodal nuqtada differensial geometriyadagi yangi tushunchalardan foydalanadi va ikkita egri segmentning barcha keng tarqalgan teginenlarini yaratish uchun subroutini ishlatadi. Algoritmning raqamli yaqinlik darajasi va ish vaqti aniqlangan.

Ish parametrik egri chizish bilan bog’liq hisob-kitoblarni avtomatlashtiradi, shuningdek, robotni tushunishdagi taniqli muammolardan biriga juda qoniqarli yondashadi. U 31 sahifalik IJRR gazetasida 2004 yilda tasvirlangan.

Bundan tashqari, yuqorida ko’rsatilgan egri hisoblash sxemasini yopiq parametrik tekislik egri uchun konveks qobiqlarini qurish uchun ham qo’lladim. Bu ish 51 sahifalik hisoblash geometriyasiga: nazariya va ilovalarga umumlashtiriladi.

4. Geometrik va dinamik robotlarni aniqlash (doktorlik dissertatsiyasi)

Mening tezislarim ishi ma’lum shakllardagi ob’ektlar uchun geometrik va mexanik sezgirlik strategiyalarini (sanoat qismlari va kundalik ish stollarini o’z ichiga olgan) tekshirgan. Men oddiygina geometrik cheklashlarni ishlatadigan ikkita strategiyani taqdim qilgandim yoki ob’ektni immobilizatsiya qilish yoki haqiqiy pozitsiyasini aniq sonli sonlardan ajrata olish uchun. Hisoblash murakkabligi masalalari ko’rib chiqildi. So’ngra, “kontaktdan tortish va harakatlanish” deb nomlangan sezgirlik strategiyasini ishlab chiqdim. Nonlineer kuzatuvlar nazariyasini qo’llash orqali men asosiy vazifa ma’lumotlarining ko’pincha mexanik o’zaro ta’sirlarda yashirinligini ko’rsatdim va bu ma’lumotni qanday qilib to’g’ri tarzda aniqlab olish mumkinligini ko’rsatdim. Yo’nalishdagi kuzatuvchilar bu maqsadga mo’ljallangan.

Tez ishi Carnegie Mellon Universitetida bo’lib o’tdi. 1996 va 1999 yillarda natijalarning aksariyati ikkita IJRR gazetasida (28 bet va 25 ta sahifa) nashr etildi. VAFR da, mustaqil natijalar (sensorli sensorlar bilan bo’yalgan hovuchdagi 3D obyektning mahalliy kuzatish imkoniyati) 1998 yil.

5. Kelgusidagi tadqiqot rejasi

Bo’lim 1 va 2da ko’rsatilganidek, tebranishlarni aniqlash va qayta tiklash bo’yicha harakatlarni davom ettirishdan tashqari, mening kelajakdagi tadqiqotlarim ham haptikani, jabbor manipulyatsiyani va inson robotining o’zaro ta’sirini o’z ichiga oladi.

Tutqinlikdagi ochiq masalalardan biri, ko’pincha haptic tizimning beqarorligiga sabab bo’lgan javob kechikishlar bilan shug’ullanishdir. Bu, birinchi navbatda, jismoniy muhitning ishonchli modelining etishmasligi bilan bog’liq. Shu bilan birga, jismoniy shakllar, qat’iylik, to’qimalar va hk. Modellarni yaratish uchun haqiqiy muhitda o’lchovlarni ishlatish uchun xitekturani ko’rib chiqishda ko’p narsalarni o’rganish kerak. Javobni tezlashtirish uchun sensorli o’lchovlar dastlabki ma’lumotlarga birlashtirilishi mumkin. (Mahalliy) muhit modeli. Bunday model, shakli, qattiqligi va hokazo kabi ma’lumotlarni taqdim etadi. So’ngra, foydalanuvchi va uning rahbarligi ostida xizmat ko’rsatuvchi va atrof-muhit o’rtasidagi o’zaro ta’sirlar davomida tozalanadi. Bir xil foydalanuvchilar bilan bir xil muhitda o’zaro muloqot qilish, sensorli ma’lumotlarning birlashishi va yo’lni rejalashtirish ham qiziqarli tadqiqot mavzularidan biridir.

Jilosli manipulyatsiyada, men ob’ektni boshqarish bilan bog’liq bo’lgan muammolarni hal qilishni istayman. Dasturlarga robot va robot yordamidagi jarrohlik, kosmik tadqiqotlar va uy robotlari kabi yuqori darajada murakkabliklarga ega bo’lgan vazifalar kiradi (yoritgichni almashtirishdan vazifalar ovqatlarni stol ustiga qo’yish). Muammo o’zini robotlarning bir necha tadqiqot sohalari birlashadigan vakolatli domendir: dinning dinamikasi va boshqaruvi; ob’ektning kuzatilishi mumkinligi; dinamik cheklovlar ostida ushlab turish; manipulyatsiya traektoriyalarini rejalashtirish; shakli, tuzilishi, qat’iyligi va h.k.ni tiklash/baholash; va sensorli termoyadroviy (masalan, ko’p sensorli sensorlar yoki ko’rish tizimining mavjudligida). Mavjud ishlar asosan yuqorida ko’rsatilgan sohalardan biriga, ba’zida cheklangan taxminlarga asoslangan bo’lib, natija aniq murakkablik darajasiga ega bo’lgan real vazifalarda qo’llanilishi uchun etarlicha umumiy bo’lmaydi. Ko’rinib turibdiki, ularning rollari va o’zaro ta’sirini tushunish va bu sohada katta yutuqni qo’lga kiritish uchun natijalarni birlashtirilgan sharoitda ifodalash uchun harakatlar zarur. Ushbu umumiy tushuncha va uning eksperimental tekshiruvi umumiy maqsadli robotlarning paydo bo’lishidan oldin zarur bo’ladi. Men ushbu tadqiqot uzoq muddatli ilmiy ish bo’lib chiqishi mumkinligini bilaman, lekin bag’ishlangan sa’y-harakatlar, albatta, qimmatga tushadi.

Kelgusida kashf etmoqchi bo’lgan yana bir qiziqarli maydon inson robotining o’zaro ta’siri. Robot inson tomonidan boshqarilganda manipulyatsiya qobiliyatlarini qanday o’rganish mumkin? Robot va inson jismonan ikkita odam (poker kartalari, kartalarni aralashtirish va boshqalar) kabi poker kabi o’yinlarda ishtirok etadimi? O’rganish, birinchi navbatda mexanika bilan shug’ullanadigan boshqarish algoritmlari shaklida takomillashtiriladigan ko’nikmalardan tashqari, muhim rol o’ynashi kutilmoqda. O’zaro munosabatlarga asoslanib, inson murabbiyi har doim robotga ma’lumotni qayta dasturlash orqali “o’rganish” jarayonini tezlashtirishga qodir bo’lishi kerak.

Keyingi ikki yil ichida kamida besh nafar magistr talabasi va bir nechta bakalavriat tadqiqotchilari bilan tadqiqot guruhiga aylanish uchun laboratoriyamni ko’zda tutaman. Uch yoki to’rt yil o’tgach, guruhda kamida bitta doktorlik unvoni berilishi kutilmoqda. har bir yil. Men aspirantlar oqimini va laboratoriyadagi intellektual chiqishni ta’minlash uchun ko’p mehnat qilaman. Yuqorida ko’rsatilgan maqsadlarga erishish uchun etarli miqdorda grant yordami va agressiv talaba jalb qilish strategiyasi muhim ahamiyatga ega. Ushbu sa’y-harakatlar bilan, laboratoriyani geometriya, teginish va robotning mahoratiga yo’naltirilgan sezilarli robotika joyiga aylantirishga harakat qilaman.