menu
close

WildFusion, Robotlara Açık Alanlarda İnsan Benzeri Duyular Kazandırıyor

Duke Üniversitesi'nden araştırmacılar, robotların karmaşık açık alanlarda gezinmesine yardımcı olan, görme, dokunma ve titreşim algılamayı birleştiren çığır açıcı bir çerçeve olan WildFusion'u geliştirdi. Bu çoklu duyusal yaklaşım, dört ayaklı robotların çevresel verileri insanlar gibi işleyerek zorlu arazileri daha iyi anlamalarını ve etkileşime geçmelerini sağlıyor. Ormanlarda, çayırlarda ve çakıllı yollarda başarıyla test edilen WildFusion, robotların öngörülemeyen doğal ortamlarda çalışmasında önemli bir ilerleme sunuyor.
WildFusion, Robotlara Açık Alanlarda İnsan Benzeri Duyular Kazandırıyor

Duke Üniversitesi'nden Boyuan Chen liderliğindeki bir araştırma ekibi, robotlara zorlu açık alanlarda gezinmeleri için insan benzeri algı yetenekleri kazandıran devrim niteliğinde bir çerçeve olan WildFusion'u geliştirdi.

Geleneksel olarak yalnızca kamera veya LiDAR gibi görsel verilere dayanan robotların aksine, WildFusion dört ayaklı bir robota dokunma ve titreşim duyularını da kazandırıyor. Bu çoklu duyusal yaklaşım, robotun çevre hakkında daha zengin haritalar oluşturmasını ve zorlu arazilerde güvenli yollar konusunda daha iyi kararlar almasını sağlıyor.

"WildFusion, robotik navigasyon ve 3B haritalamada yeni bir dönemi başlatıyor," diyor Duke Üniversitesi'nden Yardımcı Doçent Boyuan Chen. "Bu sistem, robotların ormanlar, afet bölgeleri ve arazi gibi yapılandırılmamış, öngörülemeyen ortamlarda daha güvenli çalışmasına yardımcı oluyor."

Sistem, birden fazla sensörden gelen verileri entegre ederek çalışıyor. Temas mikrofonları, her adımda oluşan titreşimleri kaydederek robotun gevrek yapraklar ile yumuşak çamur gibi yüzeyleri ayırt etmesini sağlıyor. Dokunsal sensörler, ayağın yere uyguladığı basıncı ölçerek stabiliteyi tespit ediyor; atalet sensörleri ise robotun dengesini izliyor. Tüm bu bilgiler, özel sinirsel kodlayıcılar aracılığıyla işlenerek kapsamlı bir çevre modeli oluşturuluyor.

WildFusion'un merkezinde, ortamı kopuk noktalar yerine sürekli bir matematiksel alan olarak temsil eden derin öğrenme mimarisi bulunuyor. Bu sayede robot, sensör verileri eksik olduğunda "boşlukları doldurabiliyor"; tıpkı insanların kısmi bilgiyle sezgisel olarak yolunu bulması gibi.

Teknoloji, Kuzey Carolina'daki Eno River State Park'ta başarıyla test edildi; robot, yoğun ormanlar, çayırlar ve çakıllı patikalarda güvenle ilerledi. "Bu gerçek dünya testleri, WildFusion'un geçilebilirliği doğru şekilde öngörme konusundaki olağanüstü yeteneğini kanıtladı," diyor başyazar Yanbaihui Liu.

Geleceğe yönelik olarak ekip, robota çevresel farkındalığı daha da artıracak termal ve nem sensörleri gibi ek algılayıcılar eklemeyi planlıyor. Modüler tasarımı sayesinde WildFusion, orman yollarının ötesinde; afet müdahalesi, çevre izleme, tarım ve uzak altyapıların denetimi gibi birçok alanda geniş uygulama potansiyeline sahip.

Source:

Latest News