Đầu năm nay, một nhóm sinh viên, nghiên cứu sinh sau tiến sĩ và giảng viên Từ Đại học Pennsylvania đã đi đến một mỏ thử nghiệm gần Pittsburgh để tham gia vào vòng đầu tiên của SUBT Thách thức được tổ chức bởi Cơ quan Dự án Nghiên cứu Nâng cao Quốc phòng (DARPA). Đội được dẫn dắt bởi Camillo J. . Taylor, và các nhà nghiên cứu đã hợp tác với công ty ngành công nghiệp đại học ở Pennsylvania để thành lập một đội Robot để điều hướng và khám phá vùng đất chưa biết Môi trường.

Để đi qua thành công mỏ, robot cần có thể nhìn thấy môi trường xung quanh để họ có thể tránh chướng ngại vật và cũng chia sẻ những gì họ . Xem với con người Người vận hành. Mỗi con chó mang một thiết bị phát hiện ánh sáng và trình tự sử dụng laser để tạo bản đồ ba chiều, âm thanh nổi RGB Máy ảnh để xem đồ tạo tác, camera nhiệt để phát hiện tín hiệu nhiệt và một trên tàu máy tính để xử lý Dữ liệu.

Pluto robot cũng cần có thể quyết định ở đâu Để đi tiếp, nhận ra các cổ vật, và truyền thông tin cho những con chó và con người khác bên ngoài Của tôi. Chương trình được phát triển bởi Tiến sĩ Sinh viên Anthony Cowley được sử dụng để tạo bản đồ vị trí của robot dựa trên các hình ảnh được thu thập bởi cảm biến, trong khi các di tích văn hóa như ba lô và điện thoại di động được phát hiện bằng cách sử dụng chương trình được phát triển bởi PHD Sinh viên Shiva Kumar . .

Bởi vì . sóng vô tuyến không thể Đi qua các bức tường hang dày, giao tiếp ngầm đặc biệt thách thức. LED bởi Sư phụ Sinh viên Fernando Cladella, Pluto Chiến lược là để tạo ra một "xô Lữ đoàn Hệ thống robot để chia sẻ dữ liệu với từng khác. Theo cách này, nếu robot không thể Quay trở lại lối vào, dữ liệu mà nó thu thập vẫn có thể được truyền đến trạm gốc bởi những con chó khác.

kết hợp tất cả những điều này Khả năng yêu cầu mức độ tự chủ cao để cho phép robot lên kế hoạch cho chiến lược thăm dò của nó mà không có con người trực tiếp đầu vào. Học sinh Tiến sĩ Ian Miller đã dẫn đầu công việc và giúp đảm bảo rằng tất cả các cảm biến, phần cứng và thuật toán hoạt động cùng nhau.

Đầu năm nay, Pluto đã dành một khoảng thời gian tại không. 9 mỏ than và bảo tàng ở Lansford, Pennsylvania và mỏ thí nghiệm của Trường Mỏ Colorado, quan sát hiệu suất của họ Hệ thống tự động dưới lòng đất. Sau nhiều tháng chuẩn bị, trong vòng thử thách đầu tiên trong tháng 8, họ họ thi đấu chống lại Mười đội khác tại một mỏ thử nghiệm gần Pittsburgh.

Mỗi nhóm đã hoàn thành hai khóa học của tôi và đã cố gắng tìm các vật phẩm hai lần trong mỗi khóa học, bao gồm ba lô, điện thoại di động, bình chữa cháy và ảo nhân viên. Giới hạn thời gian là một giờ. Không có thành viên trong nhóm nào được phép vào mỏ, chỉ có Miller được phép tương tác với robot trong khi thu thập Dữ liệu.

Mặc dù . của họ . Robot đã không tìm thấy nhiều đồ vật nhân tạo được hy vọng, nhóm Pluto hài lòng với hiệu suất của hệ thống này trong một cuộc thách thức và vô danh Các thành phần hoạt động tốt bao gồm Cách Chó phát hiện và khám phá các đường hầm, của họ Khả năng nhận ra các đối tượng và những con chó không chia sẻ dữ liệu thông qua A "Xô Lữ đoàn" cung cấp một số phát hiện, cho thấy rằng của họ hệ thống hoạt động ngay cả khi Rô bốt cá nhân chuyến đi Hơn. Làm thế nào . để phục hồi.

"Họ bị đánh mỗi ngày và họ vẫn đang làm việc vào sáng hôm sau," Shivakumar thêm vào đùa. "Cái này thực sự khen ngợi." Mặc dù . một số của họ thiết kế đã được rất phù hợp Đối với những thách thức của robot 9, bao gồm các cảm biến được thiết kế cho các bức tường hẹp, kết cấu và SUBT Tường rộng hơn và mượt mà hơn, trải nghiệm được hiển thị trực tiếp cho đội đến hiểu Cách Khó khăn là thiết kế một robot trong một môi trường không xác định, đó là một cơ hội hiếm có để kiểm tra robot trong một môi trường mới "Điều này rất khác nhau Từ Quy trình học thuật bình thường," Miller nói. Từ . một thuật toán để một cái gì đó Rằng bạn chưa từng thấy trước đây, nó là một vấn đề hoàn toàn khác nhau!

Cái này . "Cuối cùng 10%" Trong robotics làm cho các hệ thống tự động mạnh mẽ và đáng tin cậy. Cái này . là một thách thức thường được giải quyết bằng cách kết hợp công nghệ tiên tiến nhất và thực tế Quan điểm. đôi khi những điều này hệ thống bản thân không phải là mới, nhưng sự mới lạ nằm trong của họ thực hiện trong một môi trường chưa được kiểm tra Sự mới lạ là cách Để giải quyết tất cả những điều này Các vấn đề và làm cho robot hoạt động đáng tin cậy trong môi trường khắc nghiệt " .

Đội vẫn đang thảo luận của họ SUBT . Kế hoạch cho một vài lần tiếp theo Vòng. Vòng tiếp theo sẽ diễn ra trong một môi trường đô thị vào tháng Hai, có nghĩa là các cấu trúc và hình dạng nhân tạo hơn như các góc sắc nhọn, tường mịn và cầu thang bất kể Cái gì xảy ra trong tương lai. , tạo robot và gửi họ vào . Thử thách Thế giới thực Môi trường rất quan trọng đối với sự tiến bộ của Đại học Pennsylvania và toàn bộ robot lĩnh vực. Đặc biệt trong tương lai, các hệ thống tự động có thể thực hiện một loạt các nhiệm vụ, từ lái xe ô tô để tìm kiếm những người sống sót. Thử thách Nhiệm vụ.

Các nhà nghiên cứu tại robot chung, tự động hóa, cảm biến và phòng thí nghiệm nhận thức ở Pennsylvania hoàn toàn có khả năng gặp gỡ Những Những thách thức, nhờ một phần văn hóa khuyến khích sự hợp tác và Truyền thông. "Đây là Cái gì Chúng tôi thấm nhuần trong Mọi người Ai đi bộ Vào Cơ sở của chúng tôi," Taylor cho biết. Nếu . bạn đừng Lo lắng về việc có một dự án chỉ phù hợp với lĩnh vực chuyên môn của bạn, nếu bạn sẵn sàng hiểu biết rộng hơn về ý tưởng của mình, nó sẽ cho phép bạn làm lớn hơn mọi thứ.