Roboty, które wcześnie wykrywają błędy

Nowy system pozwala robotom odczytywać sygnały z ludzkiego mózgu, aby wcześnie wykrywać błędy i reagować w czasie rzeczywistym, zmniejszając opóźnienia i poprawiając kontrolę w krytycznych zadaniach.

Roboty zwykle reagują po wystąpieniu błędu.Zespół z Oklahoma State University pracuje nad systemem, który pozwala robotom reagować, gdy człowiek wyczuje, że coś jest nie tak.System odczytuje sygnały mózgowe i zmienia działania robota w czasie rzeczywistym.Jeśli ktoś wykryje problem, robot może zwolnić, zatrzymać się lub oddać kontrolę w ciągu milisekund.To zmienia reakcję robota z opóźnionej korekty na wczesną interwencję.

Działa poprzez wykorzystanie interfejsów mózg-komputer do wykrywania potencjałów związanych z błędami, czyli ErrP.Sygnały te pojawiają się niemal natychmiast, gdy dana osoba rozpozna błąd, przed jakimkolwiek fizycznym działaniem.Noszona nasadka do elektroencefalogramu przechwytuje te sygnały i wysyła je do wspólnego robota sterującego.

Takie podejście eliminuje kluczową lukę w teleoperacji.W pracach obarczonych wysokim ryzykiem, takich jak obsługa obiektów jądrowych czy inspekcje na głębokich morzach, roboty nie mogą działać całkowicie samodzielnie.Kontrola człowieka pomaga, ale wymaga czasu, a szybkie awarie są trudne do zatrzymania.Większość robotów wykrywa problemy dopiero po kontakcie.Do tego czasu reakcja może być już za późno.Sygnały mózgowe działają jak wczesne ostrzeżenie.

Sygnały pochodzą z przedniej części kory obręczy mózgu, która wytwarza ErrP jako wewnętrzny sygnał ostrzegawczy.Ponieważ mózg reaguje szybciej niż ruch fizyczny, daje to krótkie, ale krytyczne okno czasowe na korektę.

Aby system stał się użyteczny, zespół zbudował model, który uczy się ogólnych wzorców mózgowych, a następnie dostosowuje się do każdego użytkownika.Skraca to czas konfiguracji, co jest częstym problemem w systemach komputerowych mózgu.Ponieważ sygnały różnią się w zależności od użytkownika, wymagana jest szybka adaptacja.

Bezpieczeństwo jest zarządzane za pomocą Signal Temporal Logic, która wyznacza ograniczenia działania robota.Sygnał mózgowy sygnalizuje problem, a logika określa dozwoloną reakcję.Dzięki temu kontrola jest stabilna nawet przy bezpośrednim działaniu mózgu.

System jest testowany przy użyciu NVIDIA Isaac Lab i NVIDIA Isaac ROS na procesorach graficznych RTX PRO 6000 w celu symulacji i kontroli w czasie rzeczywistym.

Ta sama koncepcja może wykraczać poza zastosowanie przemysłowe.W opiece zdrowotnej mógłby wspierać protetykę i egzoszkielety.Na przykład proteza kończyny może wykryć, kiedy użytkownik wyczuje nieprawidłowy ruch i natychmiast go skorygować.