Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Домо – Массачусетс технология институты жасаған, адамдармен өзара әрекеттесуге арналған эксперименталды робот. Meka Robotics компаниясының негізін қалаушылар Джефф Вебер мен Аарон Эдсингердің ойлап тапқан туындысы, оның аты "өте көп рахмет" деген мағына беретін жапон тіліндегі "domo arigato" фразасынан, сондай-ақ Styx тобының "Мистер Робото" әнінен алынған. Domo жобасына бастапқыда NASA қаржылық қолдау көрсеткен, ал қазір Toyota компаниясы да роботты әзірлеуге қаржы жұмсап жатыр.
Domo is an experimental robot made by the Massachusetts Institute of Technology designed to interact with humans. The brainchild of Jeff Weber and Aaron Edsinger, cofounders of Meka Robotics, its name comes from the Japanese phrase for "thank you very much", domo arigato, as well as the Styx song, "Mr. Roboto". The Domo project was originally funded by NASA, and has now been joined by Toyota in funding robot's development.
Мақсаты
Domo күрделі роботтық тізбектер мен командаларды сынау мақсатымен құрылды.
Domo was created to test many robotic circuits and commands that are very complex.
Шығу тегі
Домо жобасының негізгі орны MIT-тің Жасанды интеллект зертханасындағы Адам тәрізді роботтар тобында. Оның пайда болуы бұрынғы робот жобаларынан шабыттанды. Cardea Robot Project – MIT-тің Адам тәрізді роботтар тобының профессоры Родни Брукс басқарған зерттеу жобасы. Зертханалық топ Segway платформасына орнатылған кабельдік басқарусыз сериялық эластикалық актуаторлы қолды жасау үшін жұмыс істеді. Джефф Вебер және Аарон Эдсингер Гонзалес осы зерттеуге қатысты, олар робот қолын жобалау және іске асыру үшін жауапты болды. Бұл ынтымақтастық Эдсингер Гонзалес пен Веберге зерттеулердің бір бөлігін алып, оны жаңа робот – Домоға қолдануға мүмкіндік берді. Эдсингер мен Вебер көптеген басқа роботтарда да бірлесіп жұмыс істеді, ал олардың Kismet және Cog жобаларымен жұмыс істеу тәжірибесі Домо дизайнына әсер етті. Kismet – Синтия Бризельдің әлеуметтік экспрессиялар мен сигналдарды зерттеу үшін жасаған робот басы. Эдсингердің жобадағы рөлі Kismet-тің көзді анықтау модулін әзірлеуге көмектесу болды, бұл Kismet-ке өзара әрекеттескен кезде көзбен байланыс жасауға мүмкіндік берді. Cog жобасы интеллекттің әлеуметтік өзара әрекеттесу арқылы қалай қалыптасатынын зерттеуге бағытталған. Cog роботы адам денесінің моторлық нүктелерін және мүшелерін имитациялауға және олардан келетін стимулдарды қабылдауға арналған, осылайша ол өз мүшелерін адам сияқты пайдалана алатын болды. Эдсингердің Cog жобасына қосқан үлесі – робот денесі үшін сериялық эластикалық актуаторлы қолдар мен контроллерлер. Бұл роботтардың зерттеу бағыты Домо жобасынан өте ерекшеленсе де, көзді анықтау модулі мен сериялық эластикалық актуаторлы қолдың дизайны Домо дизайнына енгізілген.
The home of the Domo Project is with the Humanoid Robotics Group at MIT Artificial Intelligence Labs. Its existence is inspired by the robot projects that came before it. The Cardea Robot Project was a research project led by Professor Rodney Brooks in the Humanoid Robotics Group at MIT. The lab group worked to create a cable drive brushless Series Elastic Actuator arm mounted to a Segway platform. Jeff Weber and Aaron Edsinger Gonzales were a part of this research, specifically responsible for the design and implementation of the robotic arm. This collaboration allowed Edsinger Gonzales and Weber to take some of the research and apply it to a new robot, Domo. Edsinger and Weber collaborated on many other robots as well, and their experience working with the Kismet page and Cog projects influenced the design of Domo. Kismet was a robotic head developed by Cynthia Breazeal for experimenting with social expressions and cues. Edsinger's role in the project was helping to develop the early stages of Kismet's eye detection module, which allowed Kismet to make eye contact while interacting. The Cog project was intended to explore the way that intelligence is formed through social interaction. The Cog robot was designed to emulate the human body's motor points and limbs and to accept input stimuli from these so that it could use its limbs in a human like way. Edsinger's contribution to the Cog project was a Series Elastic Actuator arm and controllers for the body of the robot. Though the research direction of these robots is very different from the Domo Project, the design of the eye detection module and the Series Elastic Actuator arm are integrated into Domo's design.
Дизайн
Domo манипуляцияны және ынталандырушылармен өзара әрекеттесуді, сондай-ақ сенсомоторлық дағдыларды машиналық оқыту арқылы зерттеу мақсатында жасалды. Осы мақсатқа жету үшін жобада роботтың бұрын таныс еместіктермен қалай өзара әрекеттесетініне ерекше мән берілді. Зерттеу сонымен қатар Domo-ның айналасын қабылдап, оған әсер етуін қажет етті. Бұл талаптарды орындау үшін Domo әлемнің толыққанды моделі болмастан жұмыс істей алуы керек болды, оның орнына, ол өзі үшін модель құрастыра алатын мүмкіндікпен жабдықталды.
Domo was created in order to research manipulation and interaction with stimuli and machine learning of sensorimotor skills. To accomplish this, the design was required to have particular consideration as to how the robot would be able to interact with unfamiliar stimuli. The research also required Domo to be able to perceive and act upon its surroundings. Satisfying these concerns meant that Domo needed to be able to function without a complete model of the world, rather, it was equipped with the ability to build a model for itself.
Бас
Домоның робот басы жоғары бөлігінде жеті еркіндік дәрежесі бар, ол екі еркіндік дәрежесі бар мойынға бекітілген. Екі көзі бар, әрқайсысында бір кең бұрышты камера орнатылған. Камералар секундына 30 кадр (кадр/с) жылдамдықпен 640×480 немесе секундына 15 кадрмен 1024×768 ажыратымдылықта бейне жазуға қабілетті. Екі камера да бірдей еркіндік дәрежесі бойынша иілдіріледі, бірақ тәуелсіз түрде айналуға мүмкіндік беретін жеке еркіндік дәрежелеріне ие. Көрініс беру үшін қабақтар жиынтығы да қосылған.
Domo's robotic head consists of seven degrees of freedom for the upper head which is attached to a neck with two degrees of freedom. There are two eyes, each with a single wide angle camera. The cameras are capable of video capture at either 640×480 at 30 frames per second (frame/s) or 1024×768 at 15 frame/s. The two cameras tilt along the same degrees of freedom, but have individual degrees of freedom to allow for independent panning. A set of eyelids is included to use for expressions.
Түсінігі
Басына орнатылған екі камерасы мен визуалды өңдеу жүйесін қолдана отырып, Домо объектінің мөлшері мен пішінін талдап, оған қатысуға дайындалады. Бұл объект туралы бұрыннан білмейінше жасалады және Домоға беймәлім жағдайда міндеттерді орындауға мүмкіндік береді.
Using the two cameras mounted on its head and the visual processing system, Domo is able to analyze the size and shape of an object to prepare for interaction. This is done without prior knowledge about an object and allows Domo to accomplish tasks in unknown environments.
Оқу
Домоның архитектурасы роботқа бұрынғы сенсорлық тәжірибелерді есте сақтауға мүмкіндік береді. Домо өзінің сенсомоторлық мүмкіндіктерін үйрене алады және бұрын орындалған тапсырмалар негізінде өз әрекеттерін дәлдеуге қабілетті.
Domo's architecture allows for the robot to remember previous sensory experiences. Domo is able to learn about its own sensorimotor abilities and is able to fine tune the modulation of its actions based on previously accomplished tasks.
Манипуляция
Домоның қолы шеберлікпен жасалған, түрлі ұстау тәсілдерімен және қозғалыстармен орындауға қабілетті. Бірақ, мұны іске асыру үшін, роботтың әр буынына арналған түрлі басқару құралдарын тиімді басқаратын бағдарламалық жүйе қажет. Бұл роботқа жылдам реакция жасауға және қол қозғалыстарын өзгертуге мүмкіндік береді. Бұл нақты әлемдегі тапсырмаларды орындау үшін роботқа өте қажет.
Domo's hands were designed to be dexterous and capable of many different grasps and movements. However, this cannot be accomplished without the design of the software system to be adept at managing different controllers for each of its joints. This allows the robot to be able to react quickly and change its arm activity. This is critical for the robot to be able to attempt to perform real world tasks.