6.03.2019

Как научить робота доставлять цветы? Испанский ученый в России о современной задаче робототехники

Ученый Гонзало Феррер занимается исследованием автономных систем навигации для роботов, с помощью которых те могли бы ориентироваться в городе. Он родом из Барселоны, а сейчас он работает в Сколтехе – российском институте науки и технологий.

Гонзало решил посвятить себя теме навигации роботов еще когда учился на программиста-исследователя в Политехническом университете Каталониии. Тогда этой темой мало кто занимался. Нельзя сказать, уточняет Гонзало, чтобы это считали непосильной задачей – но запускать робота в город казалось безумием.

— Главный критерий здесь – это безопасность. Кто будет нести ответственность, если робот попадет в аварию? – объясняет Гонзало.

Но вера научного сообщества в автономные системы навигации росла, и тема стала популярной. К 2015 году, когда Гонзало защитил диссертацию, он даже решился подать заявку на престижный европейский конкурс в сфере робототехники Georges Giralt PhD Award – и дошел до финала.

— Это было хорошее начало, но я понял, что надо искать новые подходы, — вспоминает Гонзало.

Зачем роботу передвигаться по городу?

С тех пор Гонзало пробует разные подходы, чтобы научить роботов передвигаться по городу в автономном режиме – так, как это делает человек. Такие роботы могли бы стать курьерами или носильщиками. Они главные кандидаты на то, чтобы заменить живых людей в опасных профессиях – например, в строительстве или в спасательных работах. В отдаленной перспективе они даже могут стать спутниками людей, которым нужна помощь (от маломобильных граждан до туристов, которым надо помочь сориентироваться).

—  Моя задача как исследователя – разработать систему, которая будет лучше всего справляться с этой задачей, — объясняет Гонзало.

В странах ЕС уже активно обсуждают беспилотный транспорт, и результаты этих обсуждений формируют законодательство относительно самостоятельно передвигающихся в городе роботов. Например, в рамках Единого цифрового рынка (Digital Single Market) существует направление подключенной и автоматизированной мобильности. Но торопить события тут не стоит, считает Гонзало: скорее всего, через несколько лет системы навигации и для «пеших», и для автомобильных роботов будут намного более совершенными, а до этого времени наводнять город роботами нет смысла.

«Роботам не обязательно осознавать себя, но немного все-таки придется»

Казалось бы, беспилотные автомобили, лодки и летательные аппараты уже давно не редкость. В чем проблема научить робота ходить по городу?

Она заключается в сложности городской среды. Улицы и площади заметно отличаются от «стерильного» помещения фабрик и складов, где роботы уже работают вовсю, и даже от проезжей части улиц, где движение регламентируют четкие правила ПДД.

— Городские пространства очень непредсказуемы. Робот может узнать машину, но на то, чтобы понять, стоит она или движется, уйдет какое-то время – и это станет для робота роковым. Тут важно, как робот видит мир вокруг – какие у него есть датчики, как он понимает, в какой точке маршрута находится – и как реагирует на полученную информацию. Чтобы перемещаться по городу, роботу не обязательно полностью осознавать себя, но немного самосознания ему придется получить – а это уже осложняет систему и делает ее дорогой.

К тому же городской робот неизбежно будет сталкиваться с людьми. Поэтому необходимо сделать его с одной стороны, как можно более безопасным для них, с другой – как можно менее уязвимым.

Почему не стоит выпускать за порог робот-пылесос

Сейчас существует три основных лагеря среди разработчиков систем автономной навигации роботов.

Приверженцы первого подхода считают, что у робота должна быть заранее четкая модель поведения, чтобы он мог «предугадывать», как поведут себя люди в конкретной ситуации, и заранее вырабатывать стратегию поведения.

Второй лагерь уверен, что тяжеловесные модели только «забивают» память робота, а реальность все равно от моделей отличается. Поэтому эффективнее сделать так, чтобы робот сам «набивал шишки» и учился на своих ошибках. Для этого он должен получать как можно больше информации о внешнем мире и быстрее ее обрабатывать.

Третий лагерь уверен, что нужно комбинировать эти два подхода. Гонзало успел опробовать каждый подход и убедился, что решение должно быть где-то посередине.

— Первая система, которую мы разрабатывали в Барселоне, была модификацией модели движения людей в толпе – например, того, как зрители перемещаются по стадиону. Такие модели разрабатывались в основном для архитекторов, которые проектируют масштабные здания, и для планирования движения подходят с большой натяжкой. Тем не менее, робот с такой «начинкой» работал, хотя ему приходилось очень долго думать, когда он встречался с препятствием.

Вторая система работала по принципу реагирования на препятствия: если робот видит стену, человека или любое другое препятствие, он останавливается и ищет другой маршрут. Примерно по такому принципу работают роботы-пылесосы. Проблема в том, что у робота-пылесоса задача состоит лишь в том, чтобы объехать все помещение, и работает он в замкнутом пространстве. А если робота с таким подходом выпустить в город, он заблудится, потому что будет заходить в тупики в поисках короткого пути.

— Сейчас мы работаем над системой, которая комбинирует эти два подхода. У робота есть несколько очень простых стратегий поведения – например, «Следовать за кем-то» или «Остановиться»; и есть несколько датчиков, которые помогают ему понимать, где он находится. Но на калибровку системы и стратегий нужно еще время.

Фото: Tyler Hewitt / Flickr

С какими препятствиями сталкиваются роботы, а с какими — люди

Чтобы испытать эти подходы, Гонзало и его команда сначала пытались устраивать пробные заезды робота в городах. Это оказалось не очень эффективно: робот постоянно привлекал всеобщее внимание – так было и в Испании, и в США. Вместо того, чтобы естественно передвигаться и не обращать внимания на робота, люди становились в кружок вокруг него и смотрели, что он делает. А робот, естественно, ничего не делал, потому что его буквально окружило препятствие.

— Тогда мы стали приглашать волонтеров и просили их вести себя как можно более естественно: ходить как будто по делам, останавливаться, чтобы ответить на смс и так далее. Тогда испытания пошли успешнее.

Чтобы набрать волонтеров на такие испытания, приходилось изрядно попотеть. Чем меньше испытатель знает о роботе и его сильных и слабых сторонах, тем лучше. Поэтому команда Гонзало старалась не прибегать к помощи студентов и сотрудников Политехнического университета Каталониии, в котором он тогда работал, и искать волонтеров на стороне.

Разная робототехника в Испании, России и США

За новыми идеями и подходами Гонзало ездит в разные страны. После работы с запрограммированными моделями поведения робота в Барселоне он отправился в США, чтобы больше изучить «реагирующий» подход: робот больше ориентируется на показания датчиков и работает почти без заложенных программ. А в Россию его привело желание оптимизировать модели поведения, которые могут быть заложены в робота, и их взаимодействий с актуальной информацией с различных датчиков, расположенных на роботе (от лазерной линейки до датчика освещенности).

— В России и в частности в Сколтехе есть очень сильные специалисты наук о данных. Я начинаю с ними сотрудничать и уверен, что у нас появятся новые идеи.

Для ученого важно иметь возможность посмотреть, как устроены разные системы и поработать в разных странах. Например, в Испании и в большинстве стран Европы принято работать большими коллективами. Лаборатория – это целый коллектив, где есть научный руководитель, есть несколько групп ученых, каждую их которых тоже возглавляет какой-нибудь сотрудник, есть много младших сотрудников и студентов. В результате такой коллектив производит много знаний, публикует много статей. Но если твоя идея не подходит ни под одну из тем, тебе приходится либо менять тему, либо университет.

В США и в Сколтехе, который работает по американской модели, другой подход. Здесь лаборатории маленькие, почти каждый ученый, получивший степень кандидата наук, может создать свою лабораторию. Может быть, у таких лабораторий меньше средств, зато ты сам определяешь, чем хочешь заниматься. Мне такая система нравится больше.

Фото: Tyler Hewitt / Flickr

«Россия — это же такое интересное место!»

Перспектива работать в России занимала Гонзало уже давно.

— Задолго до того, как приехать сюда работать, я отправился в Россию как турист – это же такое интересное место! Я побывал в Москве и Санкт-Петербурге. Самое большое впечатление осталось от разнообразия архитектурных стилей в Москве: и старые переулки, и дворцы, и советские огромные проспекты. Тогда мне это показалось очень необычным и интересным, — рассказывает Гонзало.

Но когда он переехал в Москву в январе 2018 года, оказалось, что жизнь в Москве не сильно отличается от жизни в Барселоне.

— Я быстро вошел в местный ритм. Москва очень современный город, так что никакого культурного шока у меня не было – если не считать культуры вождения. На московских дорогах беспилотным роботам придется непросто. Еще зима тут очень долгая. Зато Москва находится сравнительно недалеко от Барселоны, где живут мои друзья и родственники, так что я могу несколько раз в год их навещать.

Я ехал работать в Россию без конкретных ожиданий или опасений. Но уже оказавшись здесь, я заметил одну интересную особенность. Когда я говорил, что занимаюсь роботами, люди начинали спрашивать, могу ли я сконструировать механизм для выполнения каких-то задач. А я не работаю с «железом», я программист, а не инженер. В Испании роботы больше ассоциируются именно с программами и «софтом». И насколько я вижу, в России люди действительно чаще одновременно занимаются и конструированием, и программированием роботов.

И это очень кстати для Гонзало, потому что в России он будет собирать новый прототип робота – с российскими коллегами он сможет улучшить его конструкцию.


«Европульс» благодарит Сколтех за помощь в организации интервью.

logo