Percepcja robotów stanowi fundament ich zdolności do rozumienia otoczenia i podejmowania adekwatnych działań, co przypomina ludzką zdolność do odbierania bodźców i orientacji w przestrzeni. Kluczowym celem jest umożliwienie robotom wykrywania i śledzenia ludzi na dużą skalę w przestrzeniach publicznych, które nie są środowiskiem domowym, z wykorzystaniem sensorów wbudowanych bezpośrednio w robota oraz komputerów pokładowych do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

Współczesna technologia 3D lidar jest jednym z najważniejszych sensorów aktywnych, pozwalających robotom na zdobywanie precyzyjnych informacji o odległościach do obiektów w otoczeniu. LiDAR działa na zasadzie emisji impulsów świetlnych i pomiaru czasu ich powrotu po odbiciu od powierzchni, tworząc trójwymiarowe chmury punktów, które reprezentują kształty i położenie obiektów w przestrzeni. Ta technologia rewolucjonizuje mobilną robotykę, umożliwiając precyzyjną nawigację i identyfikację otoczenia nawet w dynamicznie zmieniających się warunkach.

Ważnym elementem jest metoda adaptacyjnego klastrowania, opracowana w ramach badań, która poprawia efektywność wykrywania obiektów w danych lidarowych. Metoda ta dopasowuje parametry klastrowania do zmieniających się warunków sceny, dzięki czemu wykrywanie staje się bardziej elastyczne i odporne na zakłócenia, co czyni ją przewyższającą klasyczne metody pod względem skuteczności i szybkości działania.

Ponadto, z punktów chmur danych wydobywane są specjalnie zaprojektowane cechy ręcznie opracowane, które skutecznie opisują modele ludzkie. Te cechy stanowią podstawę do trenowania modeli rozpoznających ludzi i inne obiekty, co jest niezbędne do dalszych etapów analizy i decyzji robotów.

Ostatnim ogniwem łańcucha jest zaawansowany śledzik wieloobiektowy, który potrafi monitorować ruch wielu osób jednocześnie, optymalizując proces na podstawie danych z punktów chmur. Jego zastosowanie umożliwia robotowi skuteczne poruszanie się w zatłoczonych przestrzeniach, adaptację do dynamicznego otoczenia i przewidywanie zachowań ludzi.

Zrozumienie tych technologii wymaga uwzględnienia nie tylko samego działania sensorów, lecz także ich integracji z algorytmami analizy danych i systemami decyzyjnymi. Robotyka społeczna, czyli zdolność robotów do interakcji z ludźmi w przestrzeniach publicznych, stawia szczególne wyzwania, związane z koniecznością zachowania zgodności z normami społecznymi i przewidywania intencji innych uczestników ruchu.

Ważne jest, aby czytelnik dostrzegł, że skuteczność systemów percepcji mobilnych robotów nie zależy wyłącznie od pojedynczych komponentów, ale od harmonijnej współpracy zaawansowanych sensorów, inteligentnych algorytmów przetwarzania danych oraz zrozumienia kontekstu społecznego. Robot, który ma poruszać się w tłumie ludzi, musi nie tylko „widzieć”, ale i rozumieć otoczenie na poziomie umożliwiającym przewidywanie ruchów, co wymaga połączenia danych sensorycznych z głębokim uczeniem i modelami behawioralnymi.

Przyszłość robotyki mobilnej zależy w dużej mierze od dalszego rozwoju technologii lidar i innych sensorów, jak również od udoskonalenia algorytmów adaptacyjnego uczenia się w czasie rzeczywistym. To pozwoli na bardziej naturalne i bezpieczne współistnienie robotów z ludźmi w złożonych środowiskach miejskich i publicznych.

Jak działają klasyfikacja i śledzenie wielu obiektów w danych chmur punktów?

Klasyfikator jest trenowany na podstawie wcześniej opisanych cech w celu rozróżnienia między klastrami ludzkimi a nie-ludzkimi. Do trenowania wykorzystywany jest LIBSVM, przy czym stosunek próbek pozytywnych do negatywnych wynosi 1:1, a wszystkie wartości danych są skalowane do zakresu [−1, 1]. Wykorzystywane jest jądro Gaussowskiej funkcji radialnej (RBF), które umożliwia klasyfikatorowi zwracanie prawdopodobieństw przynależności do klas. W pierwotnej implementacji klasyfikator jest za każdym razem trenowany od nowa z użyciem wszystkich zebranych przykładów, co powoduje, że czas trenowania rośnie liniowo wraz z liczbą próbek — od ułamków milisekundy do kilku minut. Proces ten można jednak rozdzielić od głównej pętli uczenia (ROL) poprzez użycie niezależnych wątków lub przyspieszyć optymalizując kroswalidację (k-fold) stosowaną do strojenia hiperparametrów.

Dla klasyfikacji opartej na lasach losowych (Random Forest) stosuje się wariant online, zwany Online Random Forest (ORF), łączący koncepcje online baggingu oraz ekstremalnych lasów losowych. ORF wykorzystuje strategię przyrostowego wzrostu drzew decyzyjnych, dzięki której jego wydajność z danymi strumieniowymi zbiega się do tej osiąganej przez klasyczny offline RF. Podczas wzrostu drzewa, podział węzła podejmowany jest na podstawie dwóch kryteriów: czy węzeł zawiera wystarczająco dużo próbek dla stabilnych statystyk oraz czy podział daje znaczący przyrost klasyfikacji. Formalnie warunki te wyrażone są poprzez minimalną liczbę próbek (α) i minimalny przyrost (β) związany z podziałem. Wybierany jest podział dający największy zysk klasyfikacyjny spośród dostępnych testów.

W dziedzinie robotyki mobilnej wykrywanie i śledzenie ruchomych obiektów stanowi fundament dla bezpiecznych i użytecznych zachowań robotów. Podobnie jak w wykrywaniu obiektów, także śledzenie wielu celów może być realizowane w podejściu end-to-end lub w oparciu o podejście pipeline, zwane tracking-by-detection. W tym drugim przypadku obserwacje pochodzą z jednego lub więcej sensorów i są przetwarzane przez algorytmy, które estymują pozycję obiektów względem robota. W fazie śledzenia obserwacje te są kojarzone z wcześniejszymi estymatami ruchu obiektów, co umożliwia aktualizację ich stanów.

Proces śledzenia dzieli się na dwie podstawowe fazy: kojarzenie danych oraz estymację stanu. W fazie kojarzenia nowych obserwacji z przewidywaniami wykorzystywane są algorytmy takie jak Global Nearest Neighbor (GNN) oraz Joint Probabilistic Data Association (JPDA). GNN wiąże każdą nową obserwację z najbliższą przewidywaną pozycją, stosując zwykle odległość Mahalanobisa, i realizuje ścisłą jedno-do-jednego asocjację. Jest szybki i skalowalny, ale mniej skuteczny w przypadku zasłonięć obiektów. JPDA pozwala na bardziej elastyczne asocjacje wiele-do-jednego lub jeden-do-wielu, uwzględniając prawdopodobieństwa powiązań i przeżycia śledzonych celów, co zwiększa odporność na krótkotrwałe zasłonięcia, kosztem większej złożoności obliczeniowej. W związku z tym JPDA rekomendowane jest do śledzenia na małą skalę, a GNN do dużej liczby obiektów.

Estymacja stanu obiektów najczęściej realizowana jest za pomocą Unscented Kalman Filter (UKF), który lepiej radzi sobie z nieliniowością modeli niż standardowy EKF. Model predykcji opiera się na założeniu stałej prędkości ruchu w dwuwymiarowej przestrzeni kartezjańskiej, gdzie pozycja obiektu jest wyrażona jako współrzędne x, y, a prędkość to ich pochodne czasowe. Pozycja klastra ludzkiego wyznaczana jest przez rzut centroidu chmury punktów na płaszczyznę xy. Model obserwacji jest reprezentowany w układzie biegunowym, gdzie kluczowe są azymut i odległość względem sensora. Wybór modelu biegunowego wynika z charakterystyki pomiarów lidaru — pomiary są wykonywane w równych odstępach kątowych, a szum pomiarowy ma charakter kierunkowy.

Macierz kowariancji szumu procesu i pomiaru uwzględnia wpływ błędów oraz kroku czasowego, co pozwala na efektywne modelowanie niepewności. Takie podejście zapewnia wysoką skuteczność śledzenia osób przez roboty mobilne w przestrzeni rzeczywistej, stanowiąc podstawę do zarządzania śladami (inicjalizacja, utrzymanie, usuwanie) oraz szerokiego spektrum zastosowań.

Ważne jest również zrozumienie, że klasyfikacja i śledzenie w czasie rzeczywistym wymaga kompromisów między dokładnością, szybkością działania i skalowalnością. W praktyce często stosuje się równoczesne wykorzystanie wielu algorytmów i mechanizmów optymalizacji, aby sprostać wymaganiom dynamicznie zmieniającego się środowiska i różnorodności obiektów. Ponadto, błędy w detekcji lub asocjacji mogą prowadzić do powstawania fałszywych śladów lub utraty śledzonych celów, dlatego zarządzanie niepewnością oraz adaptacyjne dostosowanie parametrów są kluczowe dla stabilności systemu.

Jakie metody pozwalają na minimalizowanie zapominania w robotach uczących się na podstawie danych online?

W dzisiejszych czasach rozwój robotów uczących się w czasie rzeczywistym stanowi jedno z głównych wyzwań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jednym z kluczowych problemów, z którym borykają się badacze, jest tzw. "katastrofalne zapominanie". Problem ten polega na tym, że gdy robot uczy się nowych danych, zapomina to, czego nauczył się wcześniej. Istnieje jednak kilka metod, które pozwalają na złagodzenie tego efektu, umożliwiając robotom efektywne uczenie się w czasie rzeczywistym, jednocześnie zachowując wiedzę z wcześniejszych doświadczeń.

Jedną z najpopularniejszych metod jest zastosowanie starannie zaprojektowanych strat regularizacyjnych, które mają na celu ograniczenie zapominania wcześniej zdobytej wiedzy podczas nauki nowych danych. Tego typu podejście pozwala na równoczesne aktualizowanie modelu, unikając przy tym sytuacji, w której nowe informacje eliminują te już wcześniej zgromadzone. Zastosowanie strat regularizacyjnych stanowi więc rozwiązanie umożliwiające zachowanie równowagi między nauką nowych danych a utrzymaniem wcześniej nabytej wiedzy.

Innym podejściem jest konstrukcja wystarczająco dużego modelu, który dzieli zadania na oddzielne części, przypisując każdemu z nich dedykowaną część modelu. W takim przypadku można zamrozić wspólną część sieci (tzw. trunk) i dodać gałęzie dedykowane do konkretnego zadania, co skutecznie oddziela starą wiedzę od nowej. Chociaż to podejście pozwala na wyraźne oddzielenie różnych typów wiedzy, wiąże się z ryzykiem szybkiego wzrostu rozmiaru modelu, co może prowadzić do problemów z pamięcią i obliczeniami.

Kolejną metodą są podejścia oparte na tzw. "odtwarzaniu" (replay), które polegają na przechowywaniu lub kompresowaniu danych reprezentujących poprzednie zadania. Te metody mają na celu przezwyciężenie zapomnienia poprzez ponowne wprowadzenie przechowywanych próbek do procesu uczenia przy nauce nowych zadań. W ten sposób próbki z poprzednich zadań są wykorzystywane w procesie optymalizacji straty, co zapewnia robotowi utrzymanie wcześniej zdobytej wiedzy.

Innym interesującym rozwiązaniem jest koncepcja długoterminowego uczenia w czasie rzeczywistym (LSTOL), przedstawiona w badaniach nad robotami autonomicznymi. Jest to podejście, które łączy zestaw krótko- i długoterminowych uczących się jednostek z mechanizmem sterującym. Krótkoterminowe jednostki uczą się w szybkim tempie, bez konieczności przechowywania próbek danych, natomiast mechanizm kontrolujący decyduje o tym, czy jednostki te mają być aktualizowane, zachowywane, czy usuwane. LSTOL koncentruje się bardziej na strategii uczenia się niż na architekturze sieci, co pozwala na lepsze dopasowanie do dynamicznych warunków rzeczywistych, w jakich roboty muszą funkcjonować.

W obliczu ciągłego rozwoju głębokiego uczenia, wydajność robotów społecznych nawigujących w rzeczywistych warunkach środowiskowych nieustannie się poprawia. Jednak wciąż istnieją wyzwania związane z wdrażaniem takich modeli w czasie rzeczywistym na platformach robotów o ograniczonych zasobach. Modele głębokiego uczenia wymagają znacznych zasobów obliczeniowych oraz pamięci, co może stanowić barierę w przypadku urządzeń wbudowanych. Chociaż kompresja modeli oraz wykorzystanie bardziej zaawansowanych urządzeń brzegowych stanowią potencjalne rozwiązanie, istotnym aspektem jest optymalizacja modeli w celu dopasowania ich do wymagań uczenia się online. Proponowana struktura hierarchiczna, która łączy sieć o dużej mocy obliczeniowej z siecią o lekkiej strukturze, pozwala na to, by roboty mobilne mogły autonomicznie adaptować się do nowych środowisk społecznych. Sieć o dużej mocy zapewnia podstawową kontrolę nawigacyjną, podczas gdy sieć lekka dostosowuje ją do wymogów społecznych, aktualizując się w czasie rzeczywistym na podstawie różnic w trajektoriach robota i otaczających go ludzi.

Innym istotnym tematem jest autonomiczne generowanie próbek uczących się. Istnieją różne metody umożliwiające robotom samodzielne pozyskiwanie próbek danych do nauki, z których jedną jest metoda oparta na nauce pozytywnie-negatywnej (P-N). Proces ten polega na używaniu dwóch ekspertów: eksperta pozytywnego (P) i eksperta negatywnego (N), którzy poprawiają wyniki klasyfikacji, identyfikując błędne pozytywy i błędne negatywy. Eksperci ci analizują dane z trackerów, wykrywając błędnie sklasyfikowane próbki i korygując je w sposób iteracyjny, co pozwala na stopniową poprawę wydajności klasyfikatora. Choć ta metoda jest efektywna, posiada swoje ograniczenia, zwłaszcza jeśli chodzi o generalizację oraz trudności związane z niepełnymi i niejednoznacznymi informacjami.

Zrozumienie tych metod i podejść jest kluczowe, by móc efektywnie rozwijać roboty, które będą zdolne do uczenia się nowych danych bez zapominania wcześniejszych doświadczeń. Jednak warto pamiętać, że pomimo postępu w tej dziedzinie, roboty uczące się online wciąż borykają się z problemami, takimi jak ograniczone zasoby obliczeniowe, a także trudności związane z integracją różnych typów wiedzy w dynamicznych środowiskach.

Jak przezwyciężyć katastrofalne zapomnienie w długoterminowym uczeniu robotów?

Procesy uczenia maszynowego i robotycznego stoją przed licznymi wyzwaniami, szczególnie w kontekście długoterminowego uczenia się, gdzie kluczowym problemem staje się tzw. katastrofalne zapomnienie. W sytuacji, gdy model uczy się nowych zadań lub klas, może dochodzić do utraty wcześniej nabytej wiedzy, co ma znaczący wpływ na jego ogólną wydajność. Z tego powodu opracowanie odpowiednich ram, które umożliwią adaptację modelu do nowych danych, nie zapominając przy tym o poprzednio zdobytej wiedzy, jest niezbędne.

Model LSTOL (Long-Term Supervised Online Learning) stanowi jedną z odpowiedzi na ten problem. Jego głównym celem jest zminimalizowanie ryzyka katastrofalnego zapomnienia poprzez stworzenie elastycznego systemu uczącego się, który może adaptować się do nowych rozkładów danych, równocześnie zachowując pamięć o wcześniejszych zadaniach i klasach. LSTOL opiera się na połączeniu krótkoterminowych uczniów, takich jak modele SVM, RF czy DNN, z długoterminowym kontrolerem, który zarządza procesem uczenia, nadzorując decyzje o zatrzymaniu, aktualizacji lub usunięciu poszczególnych uczniów.

W ramach tego podejścia wyróżnia się trzy główne funkcje kontrolera długoterminowego. Pierwsza z nich to zbieranie informacji, w ramach którego gromadzone są dane na temat wydajności uczniów, ich pewności co do prognoz oraz poziomu aktywności. Na podstawie tych informacji podejmowane są decyzje o zatrzymaniu, aktualizacji lub usunięciu poszczególnych komponentów systemu. Kolejną funkcją jest kontrola bramkowania, która decyduje o dalszym kierunku działań systemu, w tym o stworzeniu nowych uczniów lub dostosowaniu wag już istniejących. Trzecia funkcja, szacowanie wag, polega na dostosowywaniu wpływu poszczególnych uczniów na wyniki systemu w zależności od ich wcześniejszych osiągnięć. Uczniowie, którzy osiągają wysoką dokładność w określonych zadaniach, stają się "ekspertami", a ich wpływ na ostateczne prognozy jest większy.

Ważnym aspektem jest to, że system LSTOL jest zaprojektowany z myślą o ciągłym uczeniu się w czasie rzeczywistym. W praktyce oznacza to, że modele mogą uczyć się na bieżąco, a wyniki generowane przez kontroler długoterminowy mogą być natychmiast wykorzystywane do zadań związanych z wykrywaniem obiektów, na przykład w aplikacjach związanych z samochodami autonomicznymi.

Proces ekstrakcji próbek do uczenia z chmur punktów, generowanych przez lidar w autonomicznych pojazdach, jest jednym z kluczowych etapów w tym podejściu. Poziom pewności przypisania do danej klasy (np. samochód, pieszy uczestnik ruchu) jest określany na podstawie wyników różnych detektorów, takich jak te oparte na obrazach oraz na chmurach punktów. System jest zaprojektowany tak, aby wiązać próbki wykrytych obiektów z konkretnymi śledzeniami, umożliwiając precyzyjne przypisanie etykiety do całego śladu obiektu, nawet jeśli pojedynczy detektor popełnia błąd.

Krótkoterminowe uczenie w ramach tego systemu opiera się na szybko adaptujących się modelach, które pozwalają na uczenie się z danych strumieniowych. W tym przypadku każdy uczniowie są odpowiedzialni za klasyfikację na podstawie danych, które otrzymują, a wyniki są następnie zbierane przez kontroler długoterminowy. Te informacje są wykorzystywane do korygowania wag poszczególnych uczniów i określania, który z nich będzie miał największy wpływ na ostateczną decyzję systemu.

Pomimo że LSTOL jest efektywnym podejściem do przezwyciężania katastrofalnego zapomnienia, warto również zwrócić uwagę na szereg wyzwań związanych z jego implementacją. Po pierwsze, systemy oparte na tego rodzaju modelach wymagają dużej mocy obliczeniowej oraz zaawansowanego zarządzania danymi, szczególnie w kontekście analizy i przechowywania informacji o uczniach w czasie rzeczywistym. Kolejnym wyzwaniem jest zapewnienie odpowiedniej jakości danych wejściowych, ponieważ wyniki predykcji mogą być zakłócone przez błędy w detekcji obiektów lub niepełne dane. W takich przypadkach istotne staje się odpowiednie ważące klasyfikacje, które pozwalają na bardziej stabilne prognozy.

Dla czytelnika istotne jest także zrozumienie, że choć proces uczenia w tym systemie jest iteracyjny, to jego sukces zależy nie tylko od jakości pojedynczych modeli uczących się, ale również od umiejętności zarządzania całą strukturą i podejmowania odpowiednich decyzji na poziomie kontrolera długoterminowego. Kolejnym kluczowym aspektem jest zrozumienie, że LSTOL działa w sposób dynamiczny – co oznacza, że nie tylko aktualizuje się w miarę napływu nowych danych, ale także adaptuje się do zmieniającego się otoczenia, co ma kluczowe znaczenie w zastosowaniach związanych z robotyką czy autonomicznymi systemami.

Jak uzyskać wrażenie głębi i przestrzeni w malarstwie olejnym?
Jak robotyka zmienia sektor opieki zdrowotnej: Roboty chirurgiczne i rehabilitacyjne
Jak Pythagorejczycy odkryli harmonię wszechświata?