Robotperceptie heeft als doel robots in staat te stellen de externe wereld en hun eigen toestand waar te nemen, vergelijkbaar met menselijke perceptie. Dit vermogen is afhankelijk van verschillende sensoren, waarbij het gebruik van niet-visuele (actieve) sensoren zoals sonar, lidar en radar de afgelopen jaren steeds belangrijker is geworden. Dit hoofdstuk onderzoekt de toepassing van 3D lidar-technologie als een essentieel instrument in robotperceptie, met name in de context van het detecteren en volgen van mensen in openbare (niet-huishoudelijke) omgevingen. De motivatie achter dit onderzoek is het mogelijk maken van grootschalige menselijke detectie en tracking, door gebruik te maken van lichaamsgebonden sensoren en onboard computing.

De fundamenten van 3D lidar worden kort uiteengezet, gevolgd door een gedetailleerde uitleg van de 'adaptive clustering' methode die door de auteur is ontwikkeld. Deze techniek biedt een nieuwe benadering voor het verwerken van lidar-gegevens, wat resulteert in efficiëntere en robuustere detectie van objecten en mensen in complexe omgevingen. Het hoofdstuk bespreekt ook de voordelen en beperkingen van deze methode, vergeleken met andere gevestigde technieken die momenteel in de robotica worden gebruikt. Deze benaderingen vormen de basis voor de daaropvolgende beschrijving van handgemaakte kenmerken die effectief zijn voor het trainen van menselijke modellen op basis van lidar-puntwolken.

De noodzaak voor het verbeteren van de menselijke interactie met robots in dynamische omgevingen wordt steeds duidelijker. Mobiele robots die in drukke gebieden opereren, zoals winkelcentra of luchthavens, moeten in staat zijn om effectief met mensen samen te werken en tegelijkertijd veilig door de menigte te navigeren. Het hoofdstuk biedt diepgaande inzichten in hoe deze robots kunnen leren om sociale gedragingen te herkennen en zich eraan aan te passen, wat essentieel is voor het creëren van robotten die niet alleen functioneel zijn, maar ook sociaal aanvaardbare interacties kunnen aangaan.

Een ander belangrijk onderwerp dat wordt behandeld, is het multi-target tracking-systeem, dat speciaal is geoptimaliseerd voor puntwolkdata. Deze trackingtechnologie speelt een cruciale rol in het volgen van meerdere mensen tegelijk in complexe en drukke omgevingen. Het hoofdstuk laat zien hoe dergelijke systemen in staat zijn om realtime bewegingen van mensen te volgen, wat van groot belang is voor toepassingen zoals assistentie bij het navigeren van robots in omgevingen met veel menselijke interactie.

Naast de technische aspecten is het belangrijk om te begrijpen dat de effectiviteit van robotperceptie niet alleen afhankelijk is van de nauwkeurigheid van de sensoren, maar ook van de manier waarop de robot zich aanpast aan de sociale dynamiek van zijn omgeving. Een robot moet niet alleen de fysieke aanwezigheid van mensen kunnen detecteren, maar ook hun gedragingen kunnen interpreteren. Dit vereist een diepgaand begrip van menselijke bewegingen en de sociale context waarin deze plaatsvinden. Het ontwikkelen van robotten die sociaal acceptabel en effectief kunnen navigeren in dynamische, door mensen bevolkte omgevingen, vereist een symbiotische benadering van techniek en sociale perceptie. Het is essentieel dat robottechnologie niet alleen gericht is op technische prestaties, maar ook op het bevorderen van een positieve menselijke-robotinteractie.

Daarnaast moet de robot ook in staat zijn om beslissingen te nemen op basis van zijn waarnemingen, wat de noodzaak van geavanceerde algoritmen en machine learning benadrukt. Deep reinforcement learning (DRL) is bijvoorbeeld een veelbelovende techniek die wordt gebruikt voor het plannen van bewegingen in omgevingen met dynamische, besluitvormende agenten. Dit stelt de robot in staat om niet alleen zijn pad te plannen, maar ook zijn gedrag aan te passen op basis van sociale signalen, zoals de nabijheid van mensen of hun veranderende posities.

De implementatie van dergelijke systemen vereist echter meer dan alleen geavanceerde technologie. Het is van cruciaal belang dat de perceptiemethoden en algoritmen robuust en schaalbaar zijn, zodat ze kunnen worden toegepast in een breed scala van situaties en omgevingen. Daarom moet de ontwikkeling van robots die effectief kunnen opereren in openbare ruimtes een holistische benadering omvatten, waarbij zowel de technische als de sociale aspecten van perceptie en interactie worden geïntegreerd.

Hoe Pas Je Aanpasbare Clustering Toepassing op 3D LiDAR Puntwolkgegevens Toe?

De ontwikkeling van efficiënte algoritmes voor de verwerking van 3D LiDAR-puntwolkgegevens is cruciaal voor diverse robottoepassingen, van objectdetectie tot autonoom navigeren. Het begrijpen van de karakteristieken van deze gegevens is van essentieel belang om de prestaties van dergelijke systemen te optimaliseren, vooral wanneer de nauwkeurigheid van de gegevens wordt beïnvloed door de fysieke eigenschappen van de LiDAR-sensoren.

Typische mechanische LiDARs, zoals die met 16 lagen, genereren puntwolkgegevens met een hoge horizontale resolutie, maar relatief lage verticale resolutie. De puntdichtheid neemt af naarmate de afstand tot het object groter wordt. Dit betekent dat de sensor veel meer informatie biedt in de horizontale richting, terwijl de verticale informatie schaars kan zijn, vooral op grotere afstanden. Een goed voorbeeld hiervan is een LiDAR die een mens scant bij verschillende afstanden. De resolutie in de horizontale richting is bijvoorbeeld 0,1°, terwijl de verticale resolutie 2° is. Naarmate de scanafstand toeneemt, worden de verticale punten steeds verder uit elkaar geplaatst, terwijl de horizontale afstanden relatief constant blijven. Dit fenomeen kan eenvoudig worden aangepast door de drempelwaarde d∗d^* lineair te schalen op basis van de scanafstand, volgens de formule d∗=2⋅r⋅tan⁡(θ)d^* = 2 \cdot r \cdot \tan(\theta), waar rr de afstand is en θ\theta de verticale resolutie van de sensor.

Bij het clusteren van de puntwolkgegevens, vooral bij het detecteren van objecten zoals mensen, is het essentieel om te bepalen welke punten gebruik moeten maken van dezelfde drempelwaarde. Om dit probleem op te lossen, werd een innovatieve benadering voorgesteld, geïnspireerd door het patroon van watergolven, waarbij de gegevens in cirkelvormige ringen worden verdeeld rondom de sensor. Elke ring gebruikt een specifieke drempelwaarde d∗d^*, die afhankelijk is van de afstand. Dit maakt het mogelijk om de gegevens op een gestructureerde manier te segmenteren en de clustering nauwkeuriger uit te voeren. De breedte van elke ring wordt gedefinieerd als het verschil tussen de straal van twee opeenvolgende ringen, en de punten binnen een ring worden geclusterd met dezelfde drempelwaarde.

De schaal van d∗d^* moet goed worden afgesteld om te zorgen voor optimale clustering. Een voorbeeld van een best practice voor het clusteren van menselijke gegevens gegenereerd door een 16-laagse LiDAR is het gebruik van een intervallengrootte Δd=0,1m\Delta d = 0,1m, wat resulteert in cirkelvormige regio’s van 2 tot 3 meter breed. Deze aanpak zorgt voor een balans tussen nauwkeurigheid en verwerkingssnelheid. Daarnaast kunnen filters zoals volumegebaseerde filters worden toegepast om specifieke clusters te optimaliseren, bijvoorbeeld door onrealistisch kleine of te grote clusters uit te sluiten.

De prestaties van clusteringmethoden kunnen aanzienlijk variëren, afhankelijk van de aard van de gegevens en de gebruikte techniek. Om verschillende methoden te evalueren en hun sterke en zwakke punten te begrijpen, wordt het LiDAR Puntwolk Clustering Benchmark-systeem gebruikt. Dit systeem biedt een grondige evaluatie van vijf open-source methoden op drie veelgebruikte datasets. Deze datasets, zoals L-CAS, EU Long-term en KITTI, bieden waardevolle referentiegegevens voor het testen van de clusteringstechnieken.

Elke dataset heeft zijn eigen specifieke kenmerken en vereisten voor annotatie. Zo werden in de L-CAS-dataset annotaties voor voetgangers met behulp van een statische robot in een parkeerterrein verzameld. De KITTI-dataset, daarentegen, bevat gegevens die afkomstig zijn van een rijdend voertuig in een stedelijke omgeving, wat de complexiteit van de clustering vergroot vanwege de aanwezigheid van meerdere objecten zoals voetgangers, fietsers en voertuigen. In al deze gevallen is het van cruciaal belang om nauwkeurige grondwaarheidsannotaties te hebben om de prestaties van de clusteringtechnieken correct te kunnen beoordelen. Het proces van annoteren kan complex zijn, vooral wanneer gebruik wordt gemaakt van technieken zoals een ray ground filter, die helpt bij het verwijderen van grondpunten.

Naast de basis clusteringtechnieken, die gebaseerd zijn op Euclidische afstand, run-gebaseerde clustering, of diepteclustering, is er een verscheidenheid aan geavanceerde benaderingen. Elke methode heeft zijn eigen voor- en nadelen, afhankelijk van de taak en de dataset. De Euclidische clustering bijvoorbeeld, clustert punten op basis van hun directe L2-afstand in de 3D-ruimte, terwijl de Autoware-clustering een aangepaste versie van de Euclidische clustering is die punten eerst in een 2D-vlak projecteert voordat ze worden geclusterd.

Het gebruik van de juiste clusteringmethode kan de effectiviteit van een robotsysteem bij objectdetectie en navigatie aanzienlijk verbeteren. De keuze van de methode moet dus zorgvuldig worden gemaakt, rekening houdend met de specifieke vereisten van de omgeving, de aard van de te detecteren objecten en de mogelijkheden van de gebruikte sensoren.

Waarom Robot Online Leren Essentieel Is voor Autonome Systemen

Robot Online Learning (ROL) is een belangrijk onderwerp in de ontwikkeling van autonome robots, vooral voor toepassingen in dynamische en onvoorspelbare omgevingen. Dit hoofdstuk introduceert de belangrijkste concepten van ROL, legt de voordelen van deze benadering uit, en bespreekt de uitdagingen die ermee gepaard gaan. Het benadrukt de noodzaak van continue en autonome leerprocessen voor robots die zich in real-time moeten aanpassen aan veranderingen in hun omgeving. Door de sterke overeenkomst met menselijke leerprocessen biedt ROL veel potentieel voor de verdere autonomie van robots.

ROL wordt gedefinieerd als een proces waarbij een robot leert van gegevens die continu, in real-time, worden verzameld. Dit is een ander paradigma dan batch learning, waarbij een robot wordt getraind op een vooraf verzamelde dataset. Bij ROL leert de robot vanuit eigen ervaring, zonder directe menselijke tussenkomst, en past zijn kennis aan naarmate nieuwe informatie beschikbaar komt. Dit proces maakt het mogelijk voor robots om zich aan te passen aan veranderende omstandigheden, een essentiële eigenschap voor robots die opereren in dynamische omgevingen.

De noodzaak van ROL komt voort uit de wens om robots in staat te stellen zich continu aan te passen en hun prestaties te verbeteren. Dit is van bijzonder belang wanneer robots door verschillende omgevingen moeten navigeren, zoals autonome voertuigen die van de ene naar de andere wegomstandigheid bewegen. In dergelijke gevallen kunnen robots via hun sensoren nieuwe informatie verzamelen, die vervolgens wordt gebruikt om hun gedrag en beslissingen te verbeteren. Dit maakt het mogelijk voor robots om effectief te reageren op onbekende en onvoorziene situaties, wat cruciaal is voor langdurige autonomie.

De twee belangrijkste ROL-frameworks zijn gebaseerd op respectievelijk Positieve-Negatieve (P–N) leren en kennisoverdracht. P–N leren is een autonoom proces waarbij een robot leert door zowel positieve als negatieve ervaringen te analyseren. Hoewel dit systeem in staat is om effectief nieuwe kennis op te doen, is het gevoelig voor zelfbias, wat betekent dat de robot bepaalde fouten kan blijven maken zonder externe correcties. Kennisoverdracht, aan de andere kant, stelt robots in staat om kennis uit externe bronnen te gebruiken, bijvoorbeeld door eerdere ervaringen van andere robots te integreren. Dit kan de zelfbias verminderen, maar vereist wel de oplossing van conflicten tussen interne en externe kennisbronnen.

Een van de grootste uitdagingen in ROL is het zogenaamde ‘catastrophic forgetting’, een fenomeen waarbij robots eerder verworven kennis verliezen wanneer ze nieuwe informatie leren. Dit probleem is bijzonder relevant voor robots die lange tijd opereren in veranderlijke omgevingen. Het voorkomen van catastrophic forgetting is essentieel voor het behoud van langetermijnkennis en voor het verbeteren van de prestaties in verschillende scenario’s.

Een belangrijk gebied waarin ROL van grote waarde is, is sociaal-compatibele robotnavigatie. In complexe omgevingen, zoals drukke stadsstraten of binnenomgevingen met mensen, moeten robots zich sociaal gepast gedragen. Dit betekent dat ze niet alleen fysiek moeten navigeren, maar ook rekening moeten houden met menselijke interacties, zoals het vermijden van mensen of het geven van prioriteit aan bepaalde paden. Door gebruik te maken van ROL kunnen robots leren hoe ze zich sociaal gepast kunnen gedragen, op basis van hun voortdurende ervaringen in verschillende omgevingen.

Wat betreft de toepassingen van ROL, kunnen we denken aan robots in de gezondheidszorg, autonome voertuigen, of industriële robots die moeten reageren op veranderende omstandigheden. In de gezondheidszorg kunnen robots bijvoorbeeld leren om nieuwe patiëntomstandigheden te herkennen door hun interactie met verschillende mensen en situaties. Autonome voertuigen moeten voortdurend de wegomstandigheden en andere verkeersdeelnemers analyseren, terwijl industriële robots leren van hun ervaring om efficiënter en veiliger te werken.

Bij de implementatie van ROL is het belangrijk om aandacht te besteden aan verschillende factoren, zoals de kwaliteit van de sensoren die door de robot worden gebruikt, de manier waarop data wordt verzameld en verwerkt, en de algoritmen die worden toegepast om de verworven kennis te gebruiken. Daarnaast moeten robots in staat zijn om snel en efficiënt te leren, zelfs wanneer ze opereren onder suboptimale omstandigheden, zoals slechte weersomstandigheden of beperkte rekenkracht.

Naast de technische aspecten van ROL is het ook belangrijk om ethische en maatschappelijke implicaties in overweging te nemen. Wanneer robots autonoom leren, kunnen er risico’s ontstaan, zoals de mogelijkheid van ongewenst gedrag of onveilige interacties met mensen. Daarom moeten robots niet alleen technisch geavanceerd zijn, maar ook in staat zijn om ethische richtlijnen te volgen en de veiligheid van mensen te waarborgen.

Het belang van ROL wordt steeds duidelijker naarmate robots steeds complexere taken uitvoeren. Het stelt robots in staat om zichzelf te verbeteren en zich aan te passen aan nieuwe uitdagingen, wat hun autonomie vergroot en hun effectiviteit verhoogt. Voor een succesvolle implementatie van ROL moeten zowel de technische als de maatschappelijke uitdagingen zorgvuldig worden aangepakt, zodat robots in staat zijn om zowel efficiënt als veilig te opereren in een breed scala aan omgevingen.

Hoe kunnen robots zelflerende processen verbeteren door kennisoverdracht in dynamische omgevingen?

De effectiviteit van autonome robotica wordt in hoge mate bepaald door de manier waarop robots omgaan met dynamische omgevingen. De leerprocessen die robots gebruiken om te reageren op en te navigeren door deze omgevingen zijn afhankelijk van de kwaliteit en structuur van de verzamelde data. Wanneer deze omgevingen echter zwak gestructureerd zijn of zelfs geen duidelijke structuur vertonen, wordt het voor de robot moeilijker om betrouwbare beslissingen te nemen. Een belangrijke benadering die hierbij kan helpen, is de kennisoverdracht tussen verschillende detectoren en sensoren, wat bijzonder relevant is voor taken zoals objectherkenning en multi-target tracking.

Het proces van kennisoverdracht, zoals toegepast in robot learning, vereist dat robots leren van vooraf verzamelde gegevens om nieuwe gegevens beter te begrijpen. Dit gebeurt door het combineren van verschillende detectoren die via een tracker nauwkeurige, betrouwbare gegevens verstrekken over de omgeving. Een veelbelovende methode is het gebruik van zogenaamde ‘eenvoudig te trainen’ sensoren om de complexere sensoren te ondersteunen. Deze aanpak wordt vooral zichtbaar in het gebruik van camera’s en andere multimodale waarnemingssystemen die de robot in staat stellen om te leren van vooraf gedetecteerde objecten in de omgeving, wat de prestaties aanzienlijk verbetert.

In de context van het leren van objectherkenning door robots, worden gegevens van verschillende sensoren gecombineerd om een robuuste, consistente interpretatie van de omgeving te verkrijgen. Hierbij worden bijvoorbeeld camera’s en lidar-sensoren gebruikt. Elke sensor heeft zijn eigen sterke en zwakke punten; camera’s kunnen bijvoorbeeld goed zijn in het herkennen van visuele kenmerken, terwijl lidar meer gedetailleerde informatie over de geometrie van de omgeving kan leveren. Het probleem ontstaat echter wanneer een sensor een object zoals een persoon correct herkent, terwijl een andere sensor dit object misschien verkeerd classificeert. In zulke gevallen kan een foutieve classificatie optreden door onvolledige of tegenstrijdige informatie.

Om deze conflicten te verhelpen, kan een probabilistisch fusie-algoritme worden toegepast. Dit algoritme gebruikt een Bayesiaanse benadering om de waarschijnlijkheid te berekenen dat een specifiek object hoort bij een bepaalde categorie (bijvoorbeeld een mens). Dit wordt gedaan door de waarnemingen van verschillende sensoren te combineren en de kans te evalueren dat de gedetecteerde track daadwerkelijk het object is dat de sensor probeert te identificeren. Dit proces verhoogt de betrouwbaarheid van de detecties en helpt de robot om meer accurate beslissingen te nemen, zelfs wanneer de sensorinformatie tegenstrijdig is.

Kennisoverdracht tussen verschillende experts (sensoren) speelt een cruciale rol bij het verbeteren van de nauwkeurigheid van robot learning. Het algoritme dat de kennisoverdracht faciliteert, werkt door de informatie van verschillende bronnen samen te brengen en de robot te voorzien van een bredere context voor het leren. Dit houdt in dat de robot, hoewel het aanvankelijk kan worstelen met beperkte informatie van een enkele sensor, uiteindelijk leert door ervaring en integratie van verschillende gegevensbronnen. Dit proces maakt het mogelijk dat de robot zich aanpast en evolueert naar nieuwe, niet eerder waargenomen omstandigheden zonder dat handmatige interventie vereist is.

Naast het verbeteren van de nauwkeurigheid van de classificatie en het leren van objectherkenning, biedt de kennisoverdracht in robot learning ook de mogelijkheid om concept drift te beheren. Dit verwijst naar de situatie waarbij de eigenschappen van de gegevens in de tijd veranderen, wat betekent dat eerdere gegevens mogelijk niet meer representatief zijn voor de huidige situatie. Door de flexibele aard van kennisoverdracht kan de robot zich aanpassen aan deze veranderingen en leren van nieuwe informatie die niet beschikbaar was tijdens de initiële training.

Bijvoorbeeld, in dynamische omgevingen waar objecten zich snel verplaatsen of onverwachte veranderingen vertonen, kan het gebruik van multi-target tracking (waarbij de robot meerdere objecten tegelijk volgt) cruciaal zijn. Hier komt de rol van de tracker in beeld, die de detecties van verschillende sensoren met elkaar in verband brengt. Het algoritme associeert de waarnemingen van verschillende sensoren om een consistente en coherente interpretatie van de objecten in de omgeving te genereren. Dit stelt de robot in staat om de positie van objecten nauwkeuriger te volgen, zelfs als deze snel veranderen.

Het is ook belangrijk om te begrijpen dat deze methoden niet alleen helpen bij objectherkenning, maar ook bij het verbeteren van de algehele robuustheid van robotsystemen in dynamische en ongestructureerde omgevingen. Het proces van kennisoverdracht maakt robots beter in staat om om te gaan met de onzekerheden die inherent zijn aan de echte wereld. Door gebruik te maken van een uitgebreide set van sensoren en door de output van deze sensoren effectief te combineren, kan de robot niet alleen zijn vermogen om objecten te detecteren verbeteren, maar ook zijn vermogen om te navigeren in complexe, onvoorspelbare omgevingen.

Wanneer we kijken naar de implementatie van dergelijke systemen, is het cruciaal dat de robot voortdurend leert van zijn ervaringen en zijn model aanpast op basis van nieuwe gegevens. Het batch-incremental training (BiT) -model speelt hierin een belangrijke rol door de robot in staat te stellen om continu nieuwe gegevens te integreren zonder het hele leerproces opnieuw te moeten beginnen. Dit maakt het mogelijk om het systeem snel aan te passen aan nieuwe, onvoorziene omstandigheden.

Het gebruik van probabilistische methoden en kennisoverdracht zorgt ervoor dat robots flexibeler worden in hun interactie met de wereld om hen heen. Het maakt ze niet alleen capabeler in het uitvoeren van specifieke taken, maar vergroot ook hun autonomie en efficiëntie in diverse toepassingen, van industriële automatisering tot autonome voertuigen en robots die worden ingezet in onveilige of onbekende omgevingen.

Wat Zijn de Politieke Motivaties van Evangelische Kiezers?
Hoe de geluidsintensiteit varieert met de frequentie en afstand van een smartphone
Wat zijn de belangrijkste eigenschappen en toepassingen van schijfvormige vloeibare kristallijne polymeren?
Hoe kan stralingsdosis bij kinderen tijdens medische beeldvorming worden verminderd?