Седьмой международный симпозиум IARP, посвящённый экстремальной робототехнике, прошёл в Санкт-Петербурге; заметки автора относятся к 2 октября 2013 года. Главной целью конференции был обмен опытом между специалистами и учёными Европы, Америки, Ближнего Востока и России. Не все доклады касались роботов: звучали сообщения о радиологической разведке, приборах поиска мин, оптимизации ИК-камер.
Нужна автоматизация
Положение дел оказалось таким, как ожидалось: всем позарез нужны автоматизация и навигация. Все показанные роботы управлялись вручную, а докладчики говорили о планах автоматизации. Частное исключение — робот-сапёр, ещё находившийся в разработке: он сам сканировал заданную площадь на предмет мин. Но площадь была ограничена по размеру и по типу поверхности (плоская), а границы задавал человек. Всё, что могли тогдашние роботы, — проезжать по точным приборам навигации заранее проложенный человеком маршрут, объезжая простейшие препятствия.
Проблема навигации
Современная навигация держится на комбинации датчиков. Одни дают абсолютное положение (GPS, компас), другие — смещение (акселерометр, гироскоп, одометрия колёс). Определение положения в реальном мире с камнями, растительностью и ямами очень проблематично. Существуют разные виды SLAM — на лидарах и даже на камерах, — но они требуют жёстко заданной и очень ограниченной в разнообразии среды: без зеркал и стёкол, с известными предметами вроде огнетушителей или дверей и простой проходимостью. Ни один показанный на конференции робот не ориентировался в пространстве сразу после включения; такие разработки существовали только в «стерильных лабораторных условиях».
Компьютерное зрение
Похожая ситуация и с компьютерным зрением. Показали несколько проектов реконструкции объектов по камере, но у автора не создалось впечатления, что у них есть будущее: методы слишком ресурсоёмки, а значит, медленны. «В реальных условиях такой робот просто не выживет».
Против абсолютной точности
Главный вывод автора: разработчики стремятся к абсолютной точности, а она приводит к абсолютной сложности. Чем точнее модель мира, тем сложнее её построить. Люди ориентируются несоизмеримо лучше роботов, не имея такой точности: мы уверенно ходим по своей квартире в темноте, но не способны точно указать исходное направление после нескольких оборотов с закрытыми глазами и не назовём число шагов до соседнего стола.
Чтобы роботы жили рядом с нами и не терялись при смене комнаты или закрытой двери, автор предлагает три шага:
- Не ждать «супердатчика» — он уже есть, это камера.
- Не строить мир целиком: минимизировать обработку данных, входить в контекст и работать в нём, пока данные ему не противоречат.
- Принять, что мир аналоговый и неточный, и не строить точные алгоритмы его восприятия.