רובוטים בערפל

חוקרים בפקולטה להנדסת אווירונוטיקה וחלל עוזרים לרובוטים לתפקד בתנאים של אי ודאות

אתם הולכים ברחוב ואומרים שלום לחבר, ואז מגלים שזה לא הוא. מפספסים את המסדרון הנכון באוניברסיטה. לוקחים תיק של מישהו אחר בסוף האימון. הרגל שלכם נתקלת באבן שלא הייתה שם אתמול. וכבר שעה אתם מחפשים את המלון שהזמנתם בעיר הזאת.

נשמע מוכר? בוודאי. עכשיו תחשבו על רובוט שאמור להימנע מכל השגיאות האלה.

תחום הרובוטיקה מתפתח במהירות מרשימה, ורובוטים שבעבר התקיימו רק בעולם המדע הבדיוני הולכים ומתגשמים לנגד עינינו בדמותם של רחפנים חכמים, מכוניות אוטונומיות, שואבי אבק המתנהלים לבדם בבית, ועוד.

לצד האתגרים ההנדסיים-מכניים נדרשים מתכנני הרובוטים כיום להתמודד עם סוגיות מורכבות של תפיסה ותפקוד. לשם כך מפותחים אמצעי חישה חדשים ויעילים המספקים לרובוט “מידע חושי”, וכן מערכות המנתחות את המידע הזה לתמונת עולם מהימנה ומאפשרות לרובוט לקבל החלטות נכונות. עם זאת, בתנאי העולם האמיתי, הכוללים אי ודאות ומידע חסר, כושלים גם רובוטים שהפגינו ביצועים מושלמים בסביבה האידיאלית של המעבדה.

קפיצת מדרגה בתחום זה מתרחשת במעבדה לניווט אוטונומי ולחישת עולם (ANPL), שבה פותחה פרדיגמה חדשה של תפיסת מרחב וקבלת החלטות המסייעת לרובוטים לתפקד היטב בעולם האמיתי.

ראש המעבדה, פרופ’-משנה ואדים אינדלמן מהפקולטה להנדסת אווירונוטיקה וחלל, מסביר כי “אם גישות קודמות הסתמכו על ההנחה שרובוט שמתפקד בסביבה אידיאלית ‘יסתדר איכשהו’ בעולם האמיתי, אנחנו מציעים גישה אחרת לחלוטין: אנחנו מכניסים את הערפול של העולם האמיתי – מידע חלקי, אי ודאות, פעולה בסביבה בלתי מוכרת ודו-משמעית – לתוך מערכת ההפעלה של הרובוט. במילים אחרות, אנחנו מייצרים ‘ערפול אקטיבי’ כמרכיב מובנה במערכת.”

הגישה החדשה מבוססת על תכנון במרחב הסתברותי (belief space planning) – תכנון המבוסס על מידע מוקדם, שהוא תמיד חלקי; על הנחות הסתברותיות; ועל הקלט ה”חושי” שנאסף מחיישנים. הצלחתה של גישה זו בניסויי שטח מבשרת התפתחויות עתידיות במגוון תחומים ובהם מיפוי אוטונומי, סיוע באזורי אסון, רכב אוטונומי, ניתוחים רובוטיים, ניווט אווירי מעל ובתוך שטחים עירוניים, כמו גם במערכות רובוטיות ביתיות זולות יחסית המבוססות על מערכות מחשוב פשוטות.