Washington Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, yemek yediren robot geliştirmeye çalışıyorlar. Bir tabakta farklı yiyecekleri belirledikten sonra, robot istenen ısırığı almak ve kişinin de ısırık alması için çatalı nasıl kullanacağını belirleyebiliyor.

Ekip sonuçlarını bir dizi makalede yayınladı. Biri yakın zamanda IEEE Robotics and Automation Letters'ta yayınlandı, diğeri 13 Mart'ta Güney Kore'deki International Conference on Human-Robot Interaction'da sunulacak.

Buradaki fikir, insanların tekerlekli sandalyelerine bağlanacak özerk bir beslenme sistemi geliştirmek ve insanları beslemek.

Araştırmacılar sert havuçlardan yumuşak muzlara kadar değişen yaklaşık bir düzine farklı çeşitte tabaktan oluşan plakalar düzenlediler.

Tabaklar ayrıca sert bir kabuğa ve yumuşak iç kısımlara sahip olan domates ve üzüm gibi yiyecekleri de içeriyordu.

Daha sonra ekip gönüllülere bir çatal verdi ve onlardan farklı yiyecek parçaları almalarını ve bir mankene beslemelerini istedi. Çatal insanların yiyecek topladıklarında ne kadar güç kullandıklarını ölçen bir sensör içeriyordu.

Gönüllüler, farklı yiyecekler toplamak için çeşitli stratejiler kullandılar. Örneğin, insanlar çatal kaymalarını engellemek için muz gibi yumuşak meyveleri almak için çatalı belirli bir açıyla eğiyorlardı.

Robot, tutarlılıklarına bakılmaksızın tüm yiyecek parçalarını toplamaya çalışmak için aynı kuvvet ve çarpışma stratejisini kullandı.

Robot, sert yiyecekleri toplayabildi, ancak yumuşak yiyeceklerle, sert kabukları ve yumuşak içleri olanlarla mücadele etti. Bu nedenle, insanlar gibi robotların farklı türden yiyecekleri almak için ne kadar güç ve açı kullanacaklarını ayarlaması gerekiyor.

Ekip ayrıca bir parça yiyecek toplama ve birisini besleme eylemlerinin birbirinden bağımsız olmadığını da belirtti. Gönüllüler genellikle, çatalı, kolayca yenebilecek yiyeceklere özellikle yönlendirdiler.

Yemek yediren robot, beslenme stratejesi için iki farklı algoritma kullandı

Yemek yediren robot geliştirildi! 2 Araştırmacılar, gıda maddesine bağlı olarak değişen bir şiş ve beslenme stratejisi tasarlamak için iki farklı algoritmayı birleştirdi.

Öncelikle, tabağı tarayan, üzerindeki yiyecek türlerini tanımlayan ve her bir öğenin etrafına bir çerçeve yerleştiren RetinaNet adlı bir nesne algılama algoritması kullandılar.

Daha sonra, belirli bir çerçevede yiyecek türünü inceleyen ve robota yiyecek almanın en iyi yolunu gösteren bir algoritma olan SPNet'i geliştirdiler.

Ekip, robotun yiyecek parçalarını toplamasını ve SPNet ile gönüllüleri beslemesini sağladı. SPNet'in değişen stratejileri, tüm yiyecekler için tek tip yaklaşımla aynı performansı aştı ya da uyguladı.

Ekip şu anda, bakıcılardan ve yardımlı yaşam tesislerinde bulunan hastaların, insanların ihtiyaçlarını karşılamak için sistemi nasıl geliştirecekleri konusunda geri bildirim almak için Taskar Erişilebilir Teknoloji Merkezi ile birlikte çalışıyor.

Toyota Ay görevi için Japonya’nın hizmetinde!