Jak roboty uczą się percepcji i nawigacji z uwzględnieniem człowieka?

Robotyka przeszła od czasów predefiniowanych, sztywnych algorytmów do zaawansowanych systemów zdolnych do adaptacji i uczenia się w złożonych, nieustrukturyzowanych środowiskach. Kluczowym aspektem tego rozwoju jest postrzeganie świata przez robota oraz jego zdolność do uczenia się na podstawie doświadczeń, co określa się mianem „uczenia online” (robot online learning, ROL). Koncepcja ta była odpowiedzią na wyzwania związane z manualnym etykietowaniem danych i powtarzalnym treningiem modeli dla nowych środowisk, które robot musiał obsługiwać.

Proces ten rozpoczął się od praktycznego problemu: jak robot sprzątający może samodzielnie identyfikować ludzi w chmurze punktów generowanej przez 3D lidar. Początkowo wykorzystywano tradycyjne metody nadzorowanego uczenia, gdzie dane wymagały ręcznego oznaczania, co okazało się czasochłonne i mało skalowalne. Gdy robot zmieniał środowisko pracy, konieczne było ponowne zbieranie danych i dostosowywanie modelu, co stanowiło poważne ograniczenie.

Odpowiedzią na ten problem było wprowadzenie robot online learning — podejścia pozwalającego robotom na ciągłe uczenie się i dostosowywanie modeli w czasie rzeczywistym, bez potrzeby ręcznej interwencji na każdym etapie. To umożliwia systemom robotycznym lepszą autonomię i długoterminową efektywność, szczególnie w kontekście nawigacji z uwzględnieniem obecności ludzi. Właśnie ta zdolność do adaptacji jest niezbędna, aby roboty mogły działać w dynamicznym, społecznie złożonym otoczeniu.

Ważnym elementem postępu jest standaryzacja benchmarków i otwartych zestawów danych, które umożliwiają porównywanie efektywności algorytmów i przyspieszają rozwój. Ponadto, rozwijane są techniki przetwarzania danych z lidarów 3D, które pozwalają na precyzyjniejsze wykrywanie i śledzenie obiektów w przestrzeni. ROL to również sposób na ograniczenie problemu katastrofalnego zapominania — sytuacji, gdy nowo nabyte informacje wypierają wcześniej nauczone wzorce.

Nie można pominąć aspektu społecznego — roboty poruszające się wśród ludzi muszą być świadome ich obecności i zachowań, aby zapewnić bezpieczną i efektywną nawigację. To wymaga nie tylko percepcji na poziomie sensorycznym, ale również uczenia się kontekstowego, w którym robot rozumie interakcje społeczne i potrafi przewidywać zachowania ludzi.

W perspektywie przyszłości badania koncentrują się na integracji uczenia online z innymi technikami, takimi jak uczenie ze wzmocnieniem, co pozwoli na bardziej zaawansowane przewidywanie i podejmowanie decyzji. Równie ważne jest uwzględnienie kwestii prywatności, zwłaszcza gdy roboty gromadzą i przetwarzają dane o ludziach w przestrzeni publicznej lub prywatnej.

Zrozumienie powyższych zagadnień jest kluczowe dla rozwijania robotów, które nie tylko wykonują zadania, ale robią to w sposób inteligentny, adaptacyjny i społecznie odpowiedzialny. Technologie te mają potencjał zrewolucjonizować wiele dziedzin, od przemysłu, przez usługi, po opiekę zdrowotną, pod warunkiem, że uwzględnią etyczne i techniczne wyzwania długoterminowej autonomii w obecności człowieka.

Jak roboty widzą świat? Rola i ewolucja lidarów 3D w percepcji autonomicznej

Współczesna robotyka mobilna stoi przed wyzwaniami, które jeszcze dekadę temu wydawały się abstrakcyjne. Autonomiczna nawigacja, odporność na zmienne warunki pogodowe, niezawodność działania w dynamicznych i rozległych przestrzeniach – to wszystko wymaga nie tylko zaawansowanego oprogramowania, lecz przede wszystkim zdolności percepcyjnych dorównujących, a nierzadko przewyższających ludzkie zmysły. Lidar 3D, jako technologiczna ewolucja wcześniejszych sensorów takich jak sonar czy dalmierz laserowy 2D, stał się kluczowym narzędziem w tym wyścigu o autonomię.

Lidar – skrót od „Light Detection And Ranging” – wykorzystuje impulsowe światło laserowe do pomiaru odległości. Jego rozwój w ciągu ostatnich lat był napędzany zarówno przez rosnące zapotrzebowanie ze strony przemysłu, jak i intensywną aktywność badawczą. Lidar 3D, w przeciwieństwie do swojego planarnie ograniczonego poprzednika, rejestruje dane w trzech wymiarach, umożliwiając znacznie szerszy i głębszy odbiór otoczenia. Umożliwia to analizę przestrzeni na poziomie niedostępnym wcześniej – zarówno w kategoriach zakresu detekcji (nawet do 250 metrów), jak i pola widzenia (np. 360° horyzontalnie i 40° wertykalnie).

Technologia ta opiera się na zasadzie pomiaru czasu przelotu (Time-of-Flight, ToF). Emitowany impuls laserowy odbija się od powierzchni przeszkody i powraca do detektora, który rejestruje czas opóźnienia. Na tej podstawie, uwzględniając prędkość światła oraz współczynnik załamania medium, obliczana jest odległość. W praktyce jednak precyzyjny odbiór sygnału laserowego jest zadaniem złożonym – ograniczenia takie jak niski stosunek sygnału do szumu, odbicia wtórne, zmienność współczynnika odbicia powierzchni czy tłumienie atmosferyczne wymuszają zastosowanie wyrafinowanych algorytmów przetwarzania sygnału.

Komercyjnie dostępne lidary 3D oparte na ToF można sklasyfikować według ich architektury skanowania: mechaniczne, półstałe (semi-solid-state) i stałe (solid-state). Lidary mechaniczne, choć cechują się wysoką precyzją i dojrzałością technologiczną, są kosztowne i złożone mechanicznie. Półstałe – w tym oparte na technologiach MEMS lub lustrze obrotowym – stanowią kompromis między niezawodnością a zakresem widzenia, zachowując akceptowalny poziom kosztów. Natomiast lidary całkowicie stałe, mimo mniejszego rozmiaru i potencjalnie niższych kosztów produkcji, wciąż borykają się z ograniczeniami w zakresie rozdzielczości, dokładności oraz pola widzenia.

Alternatywą, o rosnącym potencjale, jest lidar oparty na modulowanej fali ciągłej (Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW). W odróżnieniu od impulsowego ToF, FMCW wykorzystuje mieszanie sygnałów optycznych i detekcję heterodynową do określania przesunięcia częstotliwości, a tym samym odległości. Zaletą tej metody jest większa odporność na zakłócenia i stabilność pomiarów. Jednak technologia FMCW pozostaje w fazie intensywnego rozwoju i jej adaptacja na skalę przemysłową wymaga dalszych postępów.

Z punktu widzenia zastosowań, technologia lidar 3D umożliwia wdrażanie robotów w środowiskach o dużej skali i złożoności. Przykładem może być robot poruszający się w przestrzeni stołówki uniwersyteckiej, wykorzystujący lidar do detekcji i śledzenia ludzi w czasie rzeczywistym. Dzięki chmurze punktów generowanej przez lidar, możliwa jest rekonstrukcja sceny z dużą precyzją, co stanowi fundament dla zadań takich jak SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), unikanie przeszkód czy analiza ruchu tłumu.

Ważnym aspektem, który wymaga zrozumienia, jest kompromis pomiędzy architekturą a przeznaczeniem systemu. Na przykład, lidary mechaniczne świetnie sprawdzają się w testach naukowych i pojazdach badawczych, ale ich masa i cena ograniczają ich zastosowanie w produktach konsumenckich. Z kolei lidary solid-state, mimo obecnych ograniczeń, są preferowane przez branżę motoryzacyjn

Jak uczą się roboty w dynamicznych środowiskach i dlaczego nie mogą polegać tylko na gotowych danych?

Współczesne badania nad inteligencją robotów coraz częściej kierują się w stronę tzw. uczenia ucieleśnionego, które czerpie inspirację z fundamentalnej cechy ludzkiej inteligencji – zdolności do ciągłego, kontekstowego i sytuacyjnego uczenia się poprzez interakcję ze światem. To właśnie dzięki tej zdolności ludzie potrafią przetrwać i przystosować się do zmiennych warunków środowiskowych. Uczenie ucieleśnione umożliwia robotom podobne funkcjonowanie: nabywanie wiedzy poprzez doświadczenie, adaptację do środowiska i rozwijanie umiejętności bez konieczności stałej ingerencji człowieka.

W ramach tej koncepcji szczególne znaczenie zyskuje tzw. Robot Online Learning (ROL) – uczenie się w trybie online, które zakłada, że robot gromadzi dane w czasie rzeczywistym, przetwarza je i aktualizuje swoje modele predykcyjne w sposób ciągły, adaptacyjny i autonomiczny. W przeciwieństwie do klasycznych metod wsadowych, które wymagają pełnego zbioru danych przed rozpoczęciem treningu, ROL pozwala robotom funkcjonować w środowiskach, gdzie dane są niepełne, zmienne i dostępne dopiero w trakcie działania.

ROL nie tylko umożliwia robotom spontaniczne dostosowanie się do nowej sytuacji, ale także realizuje wizję robotów przyszłości – maszyn zdolnych do samodzielnego zdobywania wiedzy i rozwoju kompetencji. Taki robot, działający w zmiennym środowisku, powinien potrafić nie tylko wykrywać zmiany w otoczeniu, ale również uczyć się na ich podstawie i dostosowywać swoje zachowania bez potrzeby ponownego trenowania całego systemu.

Jednym z kluczowych wyzwań stojących przed ROL jest tzw. katastrofalne zapominanie – zjawisko, w którym nowe dane powodują nadpisanie wcześniej zdobytej wiedzy, co skutkuje utratą zdolności do wykonywania wcześniej nauczonych zadań. Aby przeciwdziałać temu problemowi, opracowano różnorodne strategie zaradcze. Należą do nich m.in. mechanizmy zachowywania reprezentacji kluczowych doświadczeń, adaptacyjne zarządzanie pamięcią czy hybrydowe modele uczące się w sposób rozproszony i selektywny.

ROL można realizować w różnych architekturach. Dwie najbardziej rozpowszechnione to podejście oparte na uczeniu pozytywno-negatywnym (Positive–Negative Learning) oraz transfer wiedzy (knowledge transfer). Pierwsze z nich zakłada pełną autonomię robota, co jednak wiąże się z ryzykiem wystąpienia tzw. autostronniczości – robot może zacząć faworyzować własne, nieoptymalne strategie. Drugie podejście, bazujące na transferze wiedzy, minimalizuje to ryzyko poprzez wykorzystanie zewnętrznych źródeł informacji, lecz jednocześnie niesie ze sobą inne trudności – konieczność rozwiązywania konfliktów pomiędzy wiedzą wewnętrzną robota a zewnętrznymi wskazówkami.

Dobrze zaprojektowane systemy ROL nie tylko poprawiają wydajność robotów w czasie rzeczywistym, ale również umożliwiają długoterminową autonomię. To kluczowe w scenariuszach, gdzie roboty muszą działać przez długi czas w różnych środowiskach – na przykład w rozległych przestrzeniach publicznych, magazynach czy infrastrukturze miejskie

Jak roboty mogą uczyć się nawigacji społecznej w czasie rzeczywistym?

Współczesne systemy robotyczne muszą radzić sobie nie tylko z tradycyjnymi zadaniami nawigacyjnymi, ale także z interakcjami społecznymi, które mogą mieć miejsce w przestrzeniach zamieszkanych przez ludzi. Dlatego opracowywanie i implementowanie systemów umożliwiających robotom poruszanie się w sposób społecznie akceptowalny staje się kluczowym zagadnieniem. Nowoczesne podejścia do robotyki, takie jak Zdolność Na podstawie Społecznego Uczenia się Online (ROL, z ang. Reinforcement Online Learning), zmieniają sposób, w jaki roboty dostosowują swoje zachowanie w przestrzeni społecznej.

Jednym z fundamentalnych elementów w projektowaniu robotów poruszających się w przestrzeni społecznej jest moduł nawigacji, który jest odpowiedzialny za obliczanie następnych kroków robota. Jednak, aby zapewnić, że robot nie tylko osiągnie cel, ale uczyni to w sposób akceptowany społecznie, wprowadza się dodatkowy moduł społeczny. Jest to warstwa nadrzędna, która doprecyzowuje i modyfikuje działania nawigacyjne, uwzględniając interakcje z ludźmi. Takie podejście pozwala na integrację systemów nawigacyjnych z aspektami społecznymi w czasie rzeczywistym, a tym samym na wprowadzanie poprawek do zachowań robota w zależności od kontekstu społecznego.

Podstawowym elementem w strukturze nawigacyjnej robota jest moduł oparty na uczeniu się przez wzmocnienie, wykorzystujący podejście zwane SARL (Socially Attentive Reinforcement Learning). Jego celem jest nauka optymalnej polityki nawigacyjnej, która maksymalizuje skumulowaną nagrodę, uwzględniając zarówno nawigację w przestrzeni, jak i interakcje społeczne. System stara się nauczyć robota najkrótszej drogi do celu, minimalizując zbędne odchylenia i jednocześnie dbając o to, by robot nie łamał społecznych norm. Aby to osiągnąć, system nagradza robota za zbliżanie się do celu w sposób możliwie najbardziej bezpośredni, a karze go za niepotrzebne zmiany kierunku lub kolizje.

Podstawowy moduł nawigacyjny działa na zasadzie wartościowej funkcji nagrody, która opiera się na odległości między pierwotnym a aktualnym położeniem robota, a także na odległości do najbliższego człowieka. Ważnym elementem tego systemu jest dynamiczne dostosowanie „komfortowej odległości” do ludzi w zależności od aktualnego kontekstu. Na przykład w zatłoczonych miejscach publicznych ta odległość może być większa, podczas gdy w mniej zatłoczonych środowiskach może zostać zmniejszona. Takie podejście pozwala robotowi na bardziej elastyczne reagowanie na zmieniające się warunki w otoczeniu.

Wyższa warstwa systemu to moduł adaptacji społecznej oparty na metodach uczenia się online. Działa on na zasadzie analizy trajektorii ruchu ludzi i dostosowuje zachowanie robota w oparciu o bieżące interakcje z otoczeniem. Główna idea tego modułu polega na tym, że każde działanie robota jest oceniane pod kątem jego społecznej akceptowalności. Jeśli dane działanie jest uznawane za społecznie odpowiednie, jego wartość w systemie rośnie, co sprzyja powtarzaniu podobnych działań w przyszłości. W przypadku działań uznanych za niewłaściwe, ich wartość maleje, co skutkuje unikaniem takich zachowań w przyszłości.

Moduł społeczny oparty na tej metodzie adaptacji online działa na podstawie analizy tzw. "trackletów", czyli sekwencji stanów robota w czasie. Te "tracklety" reprezentują nie tylko bieżącą pozycję robota, ale także jego ruchy w przeszłości oraz przewidywane przyszłe stany. Dzięki temu system jest w stanie ocenić, jak robot porusza się w przestrzeni, a także jak jego ruchy są postrzegane przez ludzi. Wprowadzenie analizy trackletów pozwala na przewidywanie, jakie konsekwencje społeczne może mieć dane działanie robota, na przykład czy jego ruch zbliża go do ludzi w sposób uznawany za akceptowalny społecznie, czy też nie.

Moduł adaptacji społecznej wykorzystuje funkcję wartości społecznej, której zadaniem jest klasyfikowanie trajektorii robota jako „społecznie akceptowalnych” lub „społecznie nieakceptowalnych”. Do tego celu wykorzystywane są sieci neuronowe, takie jak Gated Recurrent Unit (GRU), które analizują sekwencje stanów robota w kontekście jego interakcji z ludźmi. Ostateczna polityka robota, uwzględniająca zarówno nagrody, jak i ocenę społecznej akceptowalności jego działań, pozwala na zoptymalizowanie sposobu poruszania się w społeczeństwie.

Z kolei możliwość dostosowywania wagi przypisanej do wartości społecznej daje robotowi elastyczność w reagowaniu na zmieniające się okoliczności. Na przykład w zależności od prędkości robota, jego parametrów, a także kontekstu społecznego, może zostać zmieniona waga uwzględniana przy podejmowaniu decyzji o dalszym ruchu.

Cały system adaptacji online jest nieustannie aktualizowany w czasie rzeczywistym. Moduł ten, analizując dane z otoczenia, ma na celu uczenie się i dostosowywanie zachowań robota do zmieniających się warunków społecznych, zapewniając tym samym lepsze i bardziej akceptowane przez ludzi zachowanie robota w przestrzeni publicznej.

Ważnym aspektem, o którym warto pamiętać, jest to, że efektywność systemu w dużej mierze zależy od jakości danych, na podstawie których robot uczy się o społecznym kontekście. Im bardziej zróżnicowane i realistyczne będą te dane, tym lepsze będzie dostosowanie robota do rzeczywistych warunków. Dodatkowo, chociaż taki system może działać w sposób autonomiczny, wciąż istnieje potrzeba monitorowania i kontrolowania jego działania, aby uniknąć potencjalnych niepożądanych skutków, takich jak nieprzewidywalne reakcje robota na ludzkie zachowanie.