Daehwa Kim (Carnegie Mellon University), Mario Srouji, Chen Chen ve Jian Zhang (Apple) ARMOR‘u geliştirmiştir; bu, insansı robotlar için yenilikçi bir egosantrik algılama donanım ve yazılım sistemidir. Seeed Studio XIAO ESP32S3 tabanlı giyilebilir derinlik sensörü ağlarını ve dönüştürücü tabanlı politikaları birleştirerek, ARMOR yoğun ortamlarda çarpışma önleme ve hareket planlama zorluklarını ele alır. Bu sistem, mekansal farkındalığı artırır ve çevik ve güvenli hareket planlamasına olanak tanır, geleneksel algılama kurulumlarını geride bırakır. ARMOR, Fourier Intelligence’ın GR1 insansı robotu üzerinde kullanılmıştır ve gerçek dünya uygulamalarını sergilemektedir.
Kullanılan Donanımlar
ARMOR aşağıdaki donanım bileşenlerini kullanmaktadır:
-
- XIAO ESP32S3 mikrodenetleyicileri: Sensör verilerini verimli bir şekilde toplar ve bunları robotun yerleşik bilgisayarına I2C üzerinden aktarır.
- Yerleşik Bilgisayar: NVIDIA Jetson Xavier NX sensör girdilerini işler.
- GPU (NVIDIA GeForce RTX 4090): ARMOR-Policy’nin hareket planlaması için çıkarım zamanı optimizasyonunu yönetir.
- SparkFun VL53L5CX Zamanlama Uçuşu (ToF) lidar sensörleri: Robotun gövdesine dağıtılmıştır ve kapsamlı nokta bulutu algılama sağlar.
ARMOR Nasıl Çalışır
ARMOR’un egosantrik algılama sisteminin donanım çözümü, dağıtılmış ToF lidar sensör ağlarını kullanır. Dört ToF sensöründen oluşan gruplar, çevreden yüksek hassasiyetli derinlik bilgilerini yakalamak için Seeed Studio XIAO ESP32S3 mikrodenetleyicilerine bağlanır. XIAO ESP32S3, gerçek zamanlı sensör veri iletimini verimli bir şekilde yöneterek kritik bir aracı kontrolör olarak görev yapar. Toplanan derinlik verilerini USB üzerinden robotun yerleşik bilgisayarına, NVIDIA Jetson Xavier NX’e aktarır; bu bilgisayar daha sonra verileri işlemek için güçlü bir NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU ile donatılmış Linux makinesine kablosuz olarak iletir. Bu karmaşık veri hattı, insansı robotun etrafında bir engel olmadan nokta bulutu oluşturulmasını sağlar ve ARMOR sinirsel hareket planlama algoritması için gerekli çevresel farkındalık verilerini sağlar. Dağıtılmış ve hafif donanım kurulumu, mekansal farkındalığı artırır ve genellikle karmaşık veya engellenmiş ortamlarda başarısız olan başa takılan veya harici kameraların sınırlamalarını aşar.
“““htmlBu projenin temel geliştiricilerinden biri olan Daehwa Kim, neden Seeed Studio XIAO’yu bu proje için seçtiklerini belirtiyor.
Sinirsel hareket planlama sistemi, ARMOR-Politikası, Eylem Parçalama Dönüştürücüsü adı verilen bir dönüştürücü tabanlı mimari üzerine inşa edilmiştir. Bu politika, taklit öğrenme kullanılarak AMASS veri setinden 86 saatlik insan hareket verisi ile eğitilmiştir. ARMOR-Politikası, robotun mevcut durumunu, hedef konumlarını ve sensör girdilerini işleyerek gerçek zamanlı olarak güvenli ve verimli yollar tahmin eder. Sistem, çıkarım sırasında birden fazla yol çözümünü keşfetmek için gizli değişkenleri kullanarak esneklik ve dayanıklılık sağlar.
ARMOR, hem simüle edilmiş hem de gerçek dünya senaryolarında titizlikle test edilmiştir. Performansta dikkate değer iyileşmeler göstererek, çarpışmaları %63.7 oranında azaltmış ve başarı oranlarını %78.7 artırmıştır; bu, yoğun başa monte kameralarla çalışan dışsal sistemlerle karşılaştırıldığında elde edilmiştir. Ayrıca, dönüştürücü tabanlı ARMOR-Politikası, örnekleme tabanlı hareket planlayıcılar olan cuRobo’ya kıyasla hesaplama gecikmesini 26 kat azaltarak etkili ve çevik çarpışma önleme sağlamıştır.
“““htmlGerçek Dünya Donanım Dağıtımı [Kaynak: Daehwa Kim]
ARMOR hakkında daha fazla bilgi edinin
ARMOR’un yeteneklerini keşfetmek ister misiniz? Araştırma ekibi yakında kaynak kodunu, donanım detaylarını ve 3D CAD dosyalarını GitHub deposunda yayınlayacak. Bu ileri teknoloji projeye daha derinlemesine dalmak için arXiv’deki makalelerini okuyun. Bu devrim niteliğindeki insansı robot hareket planlaması yaklaşımını çoğaltmak ve yenilik yapmak için güncellemeleri takip edin! ARMOR’u aksiyonda görmek için YouTube’daki gösterim videosuna göz atın.
Son Not
Merhaba topluluk, sevilen Seeed Studio XIAO etrafında dönen aylık bir bülten hazırlıyoruz. Eğer güncel kalmak istiyorsanız:
🤖️ Topluluktan İlginç Projeler ilham almak ve eğitimler için
📰 Ürün Güncellemeleri: yazılım güncellemesi, yeni ürün ipucu
📖 Wiki Güncellemeleri: yeni wikis + wiki katkısı
📣 Haberler: etkinlikler, yarışmalar ve diğer topluluk etkinlikleri
Lütfen aşağıdaki resme tıklayarak👇 hemen abone olun!
