Systemet hjälper robotar att agera i föränderliga miljöer

Ett robotsystem tittar på sin omgivning, förutsäger vad som kan hända härnäst och ändrar sina handlingar i realtid för att hantera rörliga föremål och förändrade arbetsförhållanden.

Robotics startup Rhoda AI har avslöjat ett robotsystem utformat för att hjälpa robotar att arbeta i föränderliga verkliga miljöer snarare än kontrollerade labbinställningar.Systemet, kallat FutureVision, förutsäger hur den fysiska världen kommer att förändras och omvandlar dessa förutsägelser till robothandlingar.Den observerar miljön, genererar korta videoförutsägelser om vad som kommer att hända härnäst, agerar baserat på dessa förutsägelser och upprepar cykeln med några hundra millisekunder.

Företaget säger att detta tillvägagångssätt hjälper robotar att hantera situationer som ofta orsakar fel i befintliga system.Många industrirobotar förlitar sig fortfarande på fasta, förprogrammerade banor och fungerar bäst i strukturerade miljöer.Även nyare AI-system baserade på vision-språk-action-modeller kan kämpa när objekt rör sig, layouter ändras eller arbetsflöden varierar.

Rhoda tränar sina modeller först på stora samlingar av videodata och förfinar dem senare med robotspecifik inlärning.Den första utbildningen använder hundratals miljoner onlinevideor så att systemet kan lära sig rörelsemönster, fysik och fysiska interaktioner innan det styr en robot.

Efter det steget finjusteras modellen med mindre uppsättningar av riktiga robotdata.Detta steg lär systemet hur man omvandlar visuella förutsägelser till fysiska handlingar.

Rhoda hänvisar till denna arkitektur som en Direct Video Action-modell.Istället för att skapa en plan en gång och utföra den utan återkoppling, fortsätter systemet att uppdatera åtgärder när det observerar ny information från omgivningen.

Enligt företaget tillåter denna slutna-loop-process robotar att anpassa sig till förändringar med bibehållen noggrannhet.Det minskar också mängden robotträningsdata som krävs.Rhoda säger att vissa nya uppgifter kan läras med hjälp av cirka tio timmars teleoperationsdata.

Tekniken har redan testats i tillverkningsmiljöer där robotar måste hantera föränderliga material och arbetsflöden.I en produktionsutvärdering av stora volymer genomförde en robot som använder systemet en komponentbearbetningscykel på mindre än två minuter utan mänsklig inblandning.

Rhoda planerar att utveckla FutureVision som en grundmodell som kan licensieras till företag som bygger robotbaserade hård- och mjukvaruplattformar.

"Vi tror att nästa era av robotik kräver modeller som förstår hur världen rör sig - inte bara hur den ser ut eller hur den beskrivs på språket", säger Jagdeep Singh, medgrundare och vd för Rhoda.