Дар солҳои охир, олимони компютер алгоритмҳои торафт мураккабтарро барои роҳнамоии ҳаракатҳои агентҳои роботӣ эҷод карданд. Инҳо стратегияҳои намунавии назорати пешгӯишавандаро (MPC) дар бар мегиранд, ки модели динамикаи агентро барои оптимизатсияи рафтори наздикшавии он ба ҳадафи додашуда ҳангоми қонеъ кардани як қатор маҳдудиятҳо истифода мебаранд (масалан, ба монеаҳо нарасидан).
Модели стратегияҳои назорати пешгӯишаванда ва технологияҳои шабакаи сунъии нейрон
Real-Time Neural MPC чаҳорчӯбаест, ки меъмории мураккаби моделиро дар асоси шабакаҳои нейронии сунъӣ (ANN) ба чаҳорчӯбаи MPC барои роботҳои мобилӣ (яъне квадроторҳо-дронҳо) муттаҳид мекунад. Онро муҳаққиқони Донишгоҳи техникии Мюнхен ва Донишгоҳи Сюрих ба наздикӣ таҳия кардаанд. Ин ғоя, ки дар IEEE Robotics and Automation Letters гузориш шудааст, идеяеро, ки қаблан аз ҷониби Донишгоҳи Сюрих робототехникӣ ва дарк гурӯҳ офарида шуда буд, васеъ мекунад.
Тим Салзман ва Маркус Рилл Тех, муҳаққиқони Гурӯҳи Системаҳои Автономии Ҳаво дар Донишгоҳи техникии Мюнхен, гуфтанд: "Мо бо кори аълои гурӯҳи робототехника ва ҳассос бо роҳбарии Давиде Скарамуза барои таҳияи идеяи асосии худ дар бораи доштани маълумот дучор омадем. -компонентҳои идорашаванда (омӯхташуда), ки алгоритмҳои назорати "анъанавӣ"-ро қувват мебахшанд Мо дарҳол мафтун шудем.
"Пас аз таҳияи далели консепсия барои васеъ кардани равиши онҳо бо истифода аз равандҳои Гаусс (GPs) ба шабакаҳои умумии нейронӣ (Моделҳои омӯзиши амиқ), мо идеяи худро ба Гурӯҳи робототехника ва дарки Донишгоҳи Сюрих пешниҳод кардем. Аз ин лаҳза, корҳои техникӣ ва озмоиши ду озмоишгоҳ якҷоя пеш рафта, шарикии навро ба вуҷуд овард.”
Моделҳои омӯзиши амиқ ва оптимизатсияи онлайни MPC дар чаҳорчӯбаи наве, ки аз ҷониби Salzmann, Ryll et al. Моделҳои ифодаи амиқ омӯхтани ҳисобҳои зиёдро талаб мекунанд. Бо вуҷуди ин, чаҳорчӯба метавонад сахтафзори махсусро (GPUs) истифода барад, то ин моделҳоро дар вақти воқеӣ ба таври муассир онлайн пешниҳод кунад. Ин ба системаҳои онҳо имкон медиҳад, ки дар вақти воқеӣ беҳтарин роҳи амали роботҳоро пешгӯӣ кунанд.
Salzmann ва Ryll гуфтанд: "Чорчӯбаи Real-Time Neural MPC ба ду домен имкон медиҳад, ки назорати оптималӣ ва омӯзиши амиқро муттаҳид кунанд, дар ҳоле ки ба ҳарду қисм имкон медиҳад, ки чаҳорчӯбаҳои хеле оптимизатсияшуда ва дастгоҳҳои ҳисоббарории худро истифода баранд. "Ҳамин тавр, оптимизатсияи назоратро дар коди C, ки дар CPU тартиб дода шудааст, иҷро кардан мумкин аст, дар ҳоле ки ҳисобҳои амиқро дар GPU дар PyTorch/Tensorflow иҷро кардан мумкин аст. Ин имкон медиҳад, ки омӯзиши амиқ дар барномаҳое, ки то ҳол ғайриимкон буданд, ба монанди идоракунии оптималии квадротор дар борт истифода шавад."
Муҳаққиқон чаҳорчӯбаи онҳоро тавассути як қатор моделиронӣ ва санҷишҳои саҳроӣ арзёбӣ мекунанд. Дар ин таҳқиқот, он махсусан барои назорат кардани ҳаракатҳои квадротори хеле мобилӣ дар вақти воқеӣ истифода мешавад.
Имконияти истифода бурдани топологияҳои шабакаи нейронӣ, ки иқтидори параметрӣ доранд, назар ба онҳое, ки қаблан барои танзими ҳаракати роботҳои мобилӣ дар вақти воқеӣ истифода мешуданд, 4.000 маротиба зиёдтар ба онҳо имкон дод, ки натиҷаҳои хеле умедбахш ба даст оранд. Онҳо инчунин дарёфтанд, ки чаҳорчӯбаи таҳиякардаи онҳо метавонад хатогиҳои пайгирии фазоиро дар муқоиса бо равишҳои анъанавии MPC бидуни ҷузъи омӯзиши амиқ то 82% коҳиш диҳад.
Ба гуфтаи Зальцман ва Рилл, «дар робототехника мо намунаҳои пурмазмуни динамикаи системаҳои идорашаванда ва таъсири мутақобилаи онҳоро бо муҳити зист (масалан, эффектҳои аэродинамикӣ, соиши шина ва ғайра) меҷӯем». "Гарчанде ки таҳлили инҳо душвор аст, усулҳои ба омӯзиш асосёфта, махсусан онҳое, ки шабакаҳои нейронро истифода мебаранд, метавонанд динамика ва эффектҳои мутақобиларо ба даст оранд. Бо вуҷуди ин, дақиқии модел бо андозаи шабакаи нейрон меафзояд. Вақте ки моделҳои омӯзиши амиқ дар MPC-и асабӣ дар вақти воқеӣ истифода мешаванд, модел дар назорати пешгӯӣ назар ба он ки қаблан имконпазир буд, хеле тавонотар ва самараноктар аст."
Чипҳои GPU оҳиста-оҳиста ба системаҳои дохилӣ ворид мешаванд, тавре ки платформаи ба наздикӣ муаррифӣшудаи Nvidia Jetson нишон медиҳад. Ин гурӯҳи муҳаққиқон ба зудӣ чаҳорчӯберо таҳия карданд, ки ба тарроҳон имкон медиҳад, ки қудрати баланди пешгӯии усулҳои мураккаби AI -ро истифода баранд, то динамика ва ҳамкории роботҳоро бо муҳити атроф беҳтар модел кунанд, хатари садамаҳоро коҳиш диҳанд ва қобилиятҳои навигатсия, ҳамгироии Чипҳои GPU.
Salzmann ва Ryll қайд карданд, ки барои омӯзиши минбаъда имкониятҳои зиёди омӯхтанашуда мавҷуданд. "Натиҷаи усулҳои омӯзиши амиқ барои ҳолатҳое, ки ба маълумоти омӯзиш дохил карда нашудаанд, пешгӯинашаванда буда метавонад (OOD тақсимнашуда). Мустаҳкамӣ дар шароити OOD аз ошкор кардани ин шароитҳо ва таъмини бозгашт барои назорат барои мӯътадилсозии система ба даст меояд."
Манбаъ: techxplore.com/news
Günceleme: 13/03/2023 14:09