Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 2/2017 vyšlo tiskem 17. 2. 2017. V elektronické verzi na webu od 10. 3. 2017. 

Téma: Elektrické přístroje – spínací, jisticí, ochranné a signalizační; Přístroje pro inteligentní sítě

Hlavní článek
Atypický návrh výkonového stejnosměrného zdroje se středofrekvenčním transformátorovým filtrem rušivého napětí

Číslo 1/2017 vyšlo tiskem 7. 2. 2017. V elektronické verzi na webu od 7. 3. 2017.

Veletrhy a výstavy
Pozvánka na výstavu SVĚTLO V ARCHITEKTUŘE 2017 

Architekturní a scénické osvětlení
Světelný design v kostce – Část 28
Osvětlení spiegeltentu a jeho specifika

Aktuality

V distribuční soustavě (DS) ČEZ Distribuce, a. s. je vyhlášen kalamitní stav Od 9 h dne 24.2.2017 je vyhlášen kalamitní stav v Karlovarském kraji - okres Karlovy Vary…

Veletrh Věda Výzkum Inovace 2017 zahájí místopředseda vlády Pavel Bělobrádek Letošní ročník Veletrhu Věda Výzkum Inovace zahájí na brněnském výstavišti 28. února 2017…

Chytré lampy PRE potvrdily zhoršenou smogovou situaci v Praze Chytré lampy PRE potvrdily v rámci svého pilotního provozu, že v Holešovicích a…

Jak se bydlí v pasivních domech, řeknou jejich majitelé na veletrhu FOR PASIV Další ročník veletrhu FOR PASIV, který je zaměřený na projektování a výstavbu…

Více aktualit

Víc než jen vidění – robot HERB používá končetiny k tomu, aby lépe poznal předměty ve svém okolí

20.05.2013 | |

Asistenční robot HERB (Home-Exploring Robot Butler) dokáže na základní úrovni rozpoznat předměty ve svém okolí s pomocí strojového vidění. Pokud ale zapojí taktilní data, využije více informací, které jsou o předmětu k dispozici – jeho umístění, velikost, tvar a informaci o tom, zda lze předmět zdvihnout. Robot pak může dále rozvíjet a korigovat své dosavadní porozumění předmětům, říkají vědci z Robotic Instiutute na Cernegie Mellon University.

Proces nazvaný Lifelong Robotic Object Discovery (LROD) umožňuje robotům vybaveným končetinami aby data z kamery pro strojové vidění kombinovali s s nevizuálními informacemi. HERB tak prozkoumal více než 100 předmětů v laboratoři uzpůsobené tak aby připomínala domácí prostředí, která obsahuje předměty jako jsou počítačové monitory, rostliny nebo jídlo.

Běžně výzkumníci postupují tak, že vytvoří digitální obrazy předmětů a nahrají je do paměti robota, který je pak zpětně rozpoznává. S implementací LROD ale robot může předměty dále zkoumat a poznávat nové. S rostoucí zkušeností pak robot postupně zlepšuje své znalosti o předmětech a zaměřuje se na ty, které jsou důležitější pro cíl jeho činnosti – pomáhat lidem plnit úkoly jejich každodenního života.

Na první pohled se robotu může jako předmět zdát vše na záznamu z jeho kamery. Když ale obraz okolí zhodnotí svou dosavadní zkušeností, snadno rozpozná co se jej jako předmět týká a co ne. HERBova definice předmětu zní, že předmět je to, co lze zdvihnout – předmět je tedy definován svou funkcí, v tomto případě jak sloužit jako asistivní prostředek. Tak jak se mění aktuální potřeby a situace, v nichž se robot nachází, ale také možnosti, vystupují jako důležité vždy jiné předměty. HERB například v současnosti nemá ruce, aby mohl zvednout list papíru, ale až jednou končetiny získá, naučí se listy papíru rozlišovat jako předměty.

Počítá se s tím, že v budoucnu budou roboti jako je HERB přistupovat na internet nebo do obrazových galerií, aby si své poznání předmětů ještě více rozšířili.

O tom jak si robot poradil například s ananasem a sáčkem pečiva zapomenutými v laboratoři si můžete přečíst ZDE.