Краткий ответ: Роботы используют ИИ для непрерывного цикла восприятия, понимания, планирования, действий и обучения, что позволяет им безопасно передвигаться и работать в загроможденной, меняющейся среде. Когда датчики начинают издавать шумы или уверенность снижается, хорошо спроектированные системы замедляются, безопасно останавливаются или запрашивают помощь, вместо того чтобы гадать.
Основные выводы:
Цикл автономности : Создавайте системы, основанные на принципе «восприятие-понимание-планирование-действие-обучение», а не на одной-единственной модели.
Прочность : Конструкция учитывает блики, беспорядок, скольжение и непредсказуемое движение людей.
Неопределенность : Используйте полученную информацию для повышения уверенности и стимулирования более безопасного и консервативного поведения.
Журналы безопасности : Записывайте действия и контекст, чтобы сбои можно было проверить и устранить.
Гибридный стек : сочетание машинного обучения с физическими ограничениями и классическим управлением для обеспечения надежности.
Ниже представлен обзор того, как искусственный интеллект используется в роботах для обеспечения их эффективного функционирования.
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Когда роботы Илона Маска угрожают рабочим местам
Что могут делать роботы Tesla и какие их роли могут измениться.
🔗 Что такое человекоподобный робот с искусственным интеллектом?
Узнайте, как человекоподобные роботы воспринимают информацию, двигаются и выполняют инструкции.
🔗 Какие профессии заменит искусственный интеллект?
Должности, наиболее подверженные автоматизации, и навыки, которые остаются востребованными.
🔗 Вакансии и перспективы карьерного роста в сфере искусственного интеллекта
Современные карьерные пути в сфере ИИ и то, как ИИ меняет тенденции на рынке труда.
Как роботы используют ИИ? Быстрая ментальная модель
Большинство роботов с поддержкой ИИ следуют примерно такому циклу:
-
Сенсорные устройства 👀: Камеры, микрофоны, LiDAR, датчики силы, энкодеры колес и т. д.
-
Понимание 🧠: Обнаружение объектов, оценка положения, распознавание ситуаций, прогнозирование движения.
-
План 🗺️: Выберите цели, рассчитайте безопасные пути, составьте расписание задач.
-
Действие 🦾: Генерация двигательных команд, захват предметов, перекатывание, поддержание равновесия, избегание препятствий.
-
Обучение 🔁: Улучшение восприятия или поведения на основе данных (иногда онлайн, часто офлайн).
В значительной степени роботизированный «искусственный интеллект» представляет собой набор взаимосвязанных элементов — восприятие , оценка состояния , планирование и управление — которые в совокупности обеспечивают автономность.
Одна из практических реалий «полевых» испытаний: обычно самая сложная задача — заставить робота выполнить какое-либо действие один раз во время чистой демонстрации, а заставить его надежно , когда меняется освещение, проскальзывают колеса, пол блестит, полки сдвигаются, а люди ходят, как непредсказуемые NPC.
Что делает мозг робота хорошим ИИ?
Надежная система искусственного интеллекта для роботов должна быть не просто умной, но и стабильной в непредсказуемых условиях реального мира.
К важным характеристикам относятся:
-
Работа в режиме реального времени ⏱️ (своевременность важна для принятия решений)
-
Устойчивость к некорректным данным (блики, шум, помехи, размытие при движении)
-
Принятие решений, позволяющих избежать ошибок 🧯 (сбавьте скорость, остановитесь безопасно, попросите о помощи)
-
Хорошие априорные знания + эффективное обучение (физика + ограничения + машинное обучение — не просто «ощущения»).
-
Измеримое качество восприятия 📏 (знание о том, когда датчики/модели изношены)
Лучшие роботы зачастую — это не те, которые могут один раз выполнить эффектный трюк, а те, которые изо дня в день отлично справляются со скучной работой.
Сравнительная таблица распространенных компонентов искусственного интеллекта для роботов
| Инструмент искусственного интеллекта | Для кого это предназначено? | Приблизительно дорого | Почему это работает |
|---|---|---|---|
| Компьютерное зрение (обнаружение объектов, сегментация) 👁️ | Мобильные роботы, манипуляторы, дроны | Середина | Преобразует визуальные данные в полезную информацию, например, идентификацию объектов |
| SLAM (картографирование + локализация) 🗺️ | Роботы, которые передвигаются | Средне-высокий | Создает карту, отслеживая положение робота, что крайне важно для навигации [1] |
| Планирование траектории + предотвращение столкновений с препятствиями 🚧 | Роботы-доставщики, автономные мобильные роботы для складов | Середина | Рассчитывает безопасные маршруты и адаптируется к препятствиям в режиме реального времени |
| Классическое управление (ПИД-регулятор, управление на основе модели) 🎛️ | Всё, что имеет моторы | Низкий | Обеспечивает стабильное и предсказуемое движение |
| Обучение с подкреплением (RL) 🎮 | Сложные навыки, манипуляция, передвижение | Высокий | Обучение посредством политики проб и ошибок, основанной на вознаграждении [3] |
| Речь + язык (ASR, намерение, LLM) 🗣️ | Помощники, сервисные роботы | Средне-высокий | Позволяет взаимодействовать с людьми посредством естественного языка |
| Обнаружение и мониторинг аномалий 🚨 | Заводы, здравоохранение, объекты, имеющие критически важное значение для безопасности | Середина | Выявляет необычные закономерности до того, как они станут дорогостоящими или опасными |
| Объединение данных с различных датчиков (фильтры Калмана, обученное объединение данных) 🧩 | Навигация, дроны, комплексы автономного управления | Середина | Объединяет зашумленные источники данных для более точных оценок [1] |
Восприятие: как роботы преобразуют необработанные данные с датчиков в смысл
Восприятие — это процесс, в ходе которого роботы преобразуют потоки данных с датчиков в нечто, что они могут реально использовать:
-
Камеры → распознавание объектов, оценка позы, понимание сцены
-
Лидар → расстояние + геометрия препятствий
-
Камеры глубины → 3D-структура и свободное пространство
-
Микрофоны → речевые и звуковые сигналы
-
Датчики силы/крутящего момента → более безопасный захват и взаимодействие.
-
Тактильные датчики → обнаружение скольжения, событий контакта
Роботы полагаются на искусственный интеллект для ответа на такие вопросы, как:
-
«Какие предметы находятся передо мной?»
-
«Это человек или манекен?»
-
«Где ручка?»
-
«Что-то движется в мою сторону?»
Важная, хотя и тонкая деталь: в идеале системы восприятия должны выдавать ответ «да/нет» или просто « неопределенность уверенности робота в своих действиях в дальнейшем планировании и принятии решений по обеспечению безопасности зависит именно этот ответ.
Локализация и картография: узнайте, где вы находитесь, не паникуя
Роботу необходимо знать свое местоположение для корректной работы. Часто это решается с помощью SLAM (одновременная локализация и картографирование) : построения карты и одновременной оценки положения робота. В классических формулировках SLAM рассматривается как задача вероятностной оценки, к распространенным семействам которых относятся подходы на основе EKF и подходы на основе фильтра частиц. [1]
Робот, как правило, сочетает в себе следующие характеристики:
-
Одометрия колес (базовое отслеживание)
-
Сопоставление данных LiDAR-сканирования или визуальных ориентиров
-
Инерциальные измерительные блоки (вращение/ускорение)
-
GPS (на открытом воздухе, с ограничениями)
Роботы не всегда могут идеально локализоваться, поэтому хорошие системы работают как взрослые: отслеживают неопределенность, обнаруживают отклонения и переключаются на более безопасное поведение, когда уверенность падает.
Планирование и принятие решений: выбор дальнейших действий
Получив адекватное представление об окружающем мире, робот должен решить, что делать. Планирование часто происходит на двух уровнях:
-
Планирование маршрута (быстрая реакция) ⚡
Избегайте препятствий, снижайте скорость рядом с другими транспортными средствами, следуйте по полосам/коридорам. -
Глобальное планирование (общая картина) 🧭
Выбор пунктов назначения, объезд заблокированных участков, планирование задач.
На практике именно здесь робот превращает фразу «Мне кажется, я вижу свободный путь» в конкретные команды движения, которые не заденут угол полки и не будут вторгаться в личное пространство человека.
Управление: Превращение планов в плавное движение
Системы управления преобразуют запланированные действия в реальное движение, одновременно справляясь с реальными проблемами, такими как:
-
Трение
-
Изменения полезной нагрузки
-
Гравитация
-
Задержки и обратная связь в работе двигателей
К распространенным инструментам относятся ПИД , управление на основе модели , управление с прогнозированием модели и обратная кинематика для манипуляторов — то есть математика, которая преобразует «поместить захват туда » в движения суставов. [2]
Полезно представить это так:
планирование выбирает путь.
Управление заставляет робота следовать по нему, не колеблясь, не отклоняясь от курса и не вибрируя, как взвинченная тележка в супермаркете.
Обучение: как роботы совершенствуются, а не перепрограммируются навсегда
Роботы могут совершенствоваться, обучаясь на основе данных, а не подвергаясь ручной перенастройке после каждого изменения окружающей среды.
Ключевые подходы к обучению включают:
-
Обучение под наблюдением 📚: Учитесь на примерах с обозначениями (например, «это поддон»).
-
Самостоятельное обучение 🔍: Изучение структуры на основе исходных данных (например, прогнозирование будущих кадров).
-
Обучение с подкреплением 🎯: Обучение действиям путем максимизации сигналов вознаграждения с течением времени (часто формулируется с помощью агентов, среды и возвратов). [3]
Сильные стороны RL: обучение сложным моделям поведения, где ручная разработка контроллера представляет собой сложную задачу.
Сложности RL: эффективность использования данных, безопасность во время исследования и преодоление разрывов между симуляцией и реальностью.
Взаимодействие человека и робота: искусственный интеллект, помогающий роботам работать с людьми
Для роботов в домах или на рабочих местах взаимодействие имеет значение. Искусственный интеллект позволяет:
-
Распознавание речи (звук → слова)
-
Распознавание намерений (слова → значение)
-
Понимание жестов (указание пальцем, язык тела)
Это звучит просто, пока вы не попробуете это реализовать на практике: люди непостоянны, акценты различаются, в комнатах шумно, а «там» — это не система координат.
Доверие, безопасность и «не будьте жуткими»: менее приятная, но важная часть
Роботы — это системы искусственного интеллекта, имеющие физические последствия , поэтому вопросы доверия и безопасности не могут быть второстепенными.
Практические средства обеспечения безопасности при использовании строительных лесов часто включают в себя:
-
Мониторинг уверенности/неопределенности
-
Консервативное поведение при ухудшении восприятия
-
Ведение журнала действий для отладки и аудита
-
Чётко определённые границы того, что может делать робот
Полезным общим способом сформулировать это является управление рисками: управление, картирование рисков, их измерение и управление ими на протяжении всего жизненного цикла — в соответствии с тем, как NIST более широко структурирует управление рисками в области ИИ. [4]
Тренд «больших моделей»: роботы, использующие базовые модели
Базовые модели стремятся к более универсальному поведению роботов, особенно когда язык, зрение и действия моделируются вместе.
Одним из примеров такого подхода являются «зрение-язык-действие» (VLA) , где система обучается связывать то, что она видит, с тем, что ей говорят делать, и с теми действиями, которые она должна предпринять. RT-2 — широко цитируемый пример такого подхода. [5]
Самое интересное: более гибкое, высокоуровневое понимание.
Реальность же такова: надежность в физическом мире по-прежнему требует соблюдения ограничений — классическая оценка, ограничения безопасности и консервативное управление никуда не исчезают только потому, что робот может «умно говорить».
Заключительные замечания
Итак, как роботы используют ИИ? Роботы используют ИИ для восприятия , оценки состояния (где я нахожусь?) , планирования и управления , а иногда и для обучения на основе данных с целью совершенствования. ИИ позволяет роботам справляться со сложностью динамических сред, но успех зависит от надежных, измеримых систем с приоритетом безопасности.
Часто задаваемые вопросы
Как роботы используют искусственный интеллект для автономной работы?
Роботы используют ИИ для обеспечения непрерывного цикла автономного управления: восприятия окружающего мира, интерпретации происходящего, планирования безопасного следующего шага, управления двигателями и обучения на основе данных. На практике это скорее набор компонентов, работающих согласованно, чем одна «волшебная» модель. Цель — надежное поведение в изменяющейся среде, а не разовая демонстрация в идеальных условиях.
Является ли искусственный интеллект в робототехнике лишь одной моделью или это полноценный комплекс систем автономного управления?
В большинстве систем ИИ для роботов представляет собой полный комплекс: восприятие, оценка состояния, планирование и управление. Машинное обучение помогает в таких задачах, как зрение и прогнозирование, в то время как физические ограничения и классическое управление обеспечивают стабильность и предсказуемость движения. Во многих реальных системах используется гибридный подход, поскольку надежность важнее интеллекта. Именно поэтому обучение, основанное только на ощущениях, редко выживает за пределами контролируемых условий.
На какие датчики и модели восприятия опираются роботы с искусственным интеллектом?
Роботы с искусственным интеллектом часто объединяют камеры, лидары, датчики глубины, микрофоны, инерциальные измерительные блоки (IMU), энкодеры и датчики силы/крутящего момента или тактильные датчики. Модели восприятия преобразуют эти потоки в полезные сигналы, такие как идентификация объекта, поза, свободное пространство и признаки движения. Практическим передовым методом является вывод не только меток, но и степени уверенности или неопределенности. Эта неопределенность может помочь в более безопасном планировании, когда показания датчиков ухудшаются из-за бликов, размытия или помех.
Что такое SLAM в робототехнике и почему это важно?
Технология SLAM (одновременная локализация и картографирование) помогает роботу создавать карту, одновременно оценивая собственное положение. Она имеет решающее значение для роботов, которые перемещаются и должны ориентироваться, не «паникуя» при изменении условий. Типичные входные данные включают одометрию колес, инерциальные измерительные блоки (IMU), лидар или визуальные ориентиры, иногда GPS на открытом воздухе. Хорошие стеки данных отслеживают дрейф и неопределенность, поэтому робот может вести себя более консервативно, когда локализация становится нестабильной.
Чем отличаются планирование и управление роботом?
Планирование определяет, что робот должен делать дальше, например, выбирать пункт назначения, обходить препятствия или избегать столкновений с людьми. Управление преобразует этот план в плавное и стабильное движение, несмотря на трение, изменения полезной нагрузки и задержки двигателей. Планирование часто делится на глобальное планирование (маршруты в целом) и локальное планирование (быстрая реакция вблизи препятствий). Для надежного следования плану обычно используются такие инструменты, как ПИД-регулятор, управление на основе моделей или прогнозирующее управление на основе моделей.
Как роботы безопасно справляются с неопределенностью или низкой степенью уверенности?
Хорошо спроектированные роботы рассматривают неопределенность как фактор, влияющий на поведение, а не как нечто, к чему следует относиться равнодушно. Когда уверенность в восприятии или местоположении падает, распространенный подход заключается в замедлении движения, увеличении запаса безопасности, безопасной остановке или запросе помощи человека вместо того, чтобы гадать. Системы также регистрируют действия и контекст, чтобы инциденты можно было проверить и упростить их устранение. Такой подход, основанный на «изящном преодолении трудностей», является ключевым отличием между демонстрационными и развертываемыми роботами.
Когда обучение с подкреплением полезно для роботов, и что делает его сложным?
Обучение с подкреплением часто используется для сложных навыков, таких как манипулирование или передвижение, где разработка контроллера вручную представляет собой сложную задачу. Оно позволяет выявлять эффективные модели поведения посредством проб и ошибок, основанных на вознаграждении, часто в симуляции. Внедрение таких методов сопряжено с трудностями, поскольку исследование может быть небезопасным, данные могут быть дорогостоящими, а разрыв между симуляцией и реальностью может привести к нарушению стратегий. Многие конвейеры используют обучение с подкреплением выборочно, наряду с ограничениями и классическим управлением для обеспечения безопасности и стабильности.
Меняют ли базовые модели подход к использованию искусственного интеллекта роботами?
Подходы, основанные на базовых моделях, подталкивают роботов к более общему поведению, основанному на выполнении инструкций, особенно в случае моделей «зрение-язык-действие» (VLA), таких как системы типа RT-2. Преимуществом является гибкость: связь того, что видит робот, с тем, что ему приказано сделать, и с тем, как он должен действовать. В действительности, классическая оценка, ограничения безопасности и консервативное управление по-прежнему важны для физической надежности. Многие команды рассматривают это как управление рисками жизненного цикла, аналогичное по духу таким концепциям, как AI RMF от NIST.
Ссылки
[1] Дюррант-Уайт и Бейли —
Одновременная локализация и картографирование (SLAM): Часть I. Основные алгоритмы (PDF) [2] Линч и Парк —
Современная робототехника: механика, планирование и управление (препринт PDF) [3] Саттон и Барто —
Обучение с подкреплением: Введение (2-е издание, черновик PDF) [4] NIST —
Структура управления рисками в области искусственного интеллекта (AI RMF 1.0) (PDF) [5] Брохан и др. — RT-2: Модели «зрение-язык-действие» переносят знания из сети в управление роботами (arXiv)