Некоторые выводы по симпозиуму IARP 2013, прошедшему в Санкт-Петербурге

2 октября в Санкт-Петербурге прошел 7-й международный симпозиум IARP, посвященный экстремальной робототехнике. Юрий Рождественский, технический директор Robodem, поделился своим впечатлением о его посещении.

Главной целью конференции был обмен опытом среди специалистов и научных сотрудников со всего мира. Тут была представители Европы, Америки (Северной и Южной), Ближнего Востока и, конечно же, России. Конференция длилась два дня, где докладчики рассказывали о своих открытиях, достижениях, планах на будущее и проблемах, с которыми столкнулись на пути развития науки. Интересно, что далеко не все доклады относились к роботам, — некоторые просто были о научных достижениях, таких, как радиологическая разведка, приборы для поиска мин, оптимизация ИК камер. Тем не менее, все доклады были интересными, так как отображали положение вещей на данный момент.

Положение вещей же оказалось таким, как и предполагалось, а именно — всем позарез нужна автоматизация и навигация в окружающей среде. В любом докладе про роботов это явно прослеживалось. Все представленные роботы управлялись вручную и сами же докладчики говорили о планах или желании их автоматизировать. Частным исключением, пожалуй, можно назвать робота-сапера, который, однако, все еще находится в разработке. Он сам сканирует заданную ему площадь на предмет мин. Но площадь эта сильно ограничена, как размерами, так и поверхностью (она должна быть плоской), да и сами границы задаются вручную человеком. На этом, увы, вся автоматизация заканчивается. На данный момент, все, что могут роботы, — это с помощью точных приборов навигации проезжать заранее проложенный человеком маршрут, объезжая простейшие препятствия. Все более сложные операции, выполняются вручную.

Вторая острая проблема, это навигация. Современная навигация сейчас держится на комбинации датчиков (GPS, компас, акселерометр, гироскоп, одометрия колес), которые дают возможность получить абсолютное месторасположение в пространстве (GPS, компас), либо получить смещение в этом пространстве (акселерометр, гироскоп, одометрия колес). Определение же месторасположения в реальном мире с камнями, растительностью, ямами и т. д. сейчас очень проблематично. Есть разные виды SLAM-ов, работающих на лидарах и даже с помощью камер, которые находят определенные точки в помещении. Но это требует жестко заданной, очень ограниченной в разнообразии среды, например, с отсутствием зеркал или стекол, наличием известных предметов, таких как огнетушители или двери, а так же простую по проходимости поверхность. На конференции не был представлен ни один робот, который сходу бы ориентировался в пространстве после включения. Такие роботы, в принципе, уже разработаны, но работают, опять же, в стерильных лабораторных условиях.

Примерно похожая ситуация обстоит и в компьютерном зрении. Было представлено несколько проектов по реконструкции объектов на основе камеры. Честно говоря, не создалось ощущение того,  что эти проекты имеют какое-то будущее. Методы их реализации очень ресурсоемкие, а значит, медленные. В реальных условиях такой робот просто не выживет.

Уйдя с конференции, получив массу знаний, положительных впечатлений, а главное — материала для размышления, я снова пришел к выводу, что проблема таится, в первую очередь, в том, что разработчики пытаются достичь абсолютной точности. Как было сказано: «Power corrupts. Absolute power corrupts absolutely». Так же обстоит и с точными данными. Чем точнее модель мира, которую мы строим для робота, тем сложнее это сделать, а абсолютная точность приводит к абсолютной сложности.

А ведь люди, которые ориентируются несоизмеримо лучше роботов, таковой точностью не обладают и в помине. Условный пример: мы все знаем, как пройти на кухню. Делаем это уверенно, и даже не глядя. В своей квартире мы можем ночью в темноте, да еще и спросонья, дойти до туалета, причем, 10 раз из 10-и. Но если проверить на точность наш собственный гироскоп (закрыть глаза, сделать несколько оборотов вокруг себя, а потом попытаться указать начальное направление), то только хорошо тренированные люди смогут сделать это более-менее точно. Мы так же не сможем назвать, сколько шагов нам надо сделать до соседнего стола, хотя способны с легкостью к нему быстро подскочить.

Если мы хотим, чтобы роботы самостоятельно жили рядом с нами, не терялись при переходе из одной комнаты в другую, если дверь оказалась закрытой и с адекватной скоростью реагировали на окружающий их мир, нужно менять подход. Во-первых, не надо, как многие это делают, ждать супердатчика, который все за нас сделает. Такой датчик уже есть, это камера. Во-вторых, не стоит пытаться строить мир вокруг себя целиком, надо минимизировать обработку данных, входя в контекст и работая в нем, пока данные тому не противоречат. И третье, надо понимать, что мир аналоговый и неточный, поэтому не стоит строить точные алгоритмы для его восприятия. Если двигаться в этом направлении, то шансов создать самостоятельный искусственный организм, на мой взгляд, будет больше.

17.10.2013