Робот, обученный читать шрифт Брайля вдвое быстрее людей

Роботы могут читать шрифт Брайля со скоростью 315 слов в минуту и точностью 90%

Исследовательская группа из Кембриджского университета использовала алгоритмы машинного обучения, чтобы обучить робота-сенсора быстро скользить по строкам текста на шрифте Брайля. Робот смог читать шрифт Брайля со скоростью 315 слов в минуту и точностью около 90%.

Хотя робот-читатель шрифта Брайля не был разработан как вспомогательная технология, исследователи говорят, что высокая чувствительность, необходимая для чтения шрифта Брайля, делает его идеальным тестом в разработке манипуляторов роботов или протезов с сравнимой чувствительностью к кончикам пальцев человека. Об этом сообщается в журнале IEEE Robotics and Automation Letters.

Человеческие кончики пальцев чрезвычайно чувствительны и помогают нам собирать информацию о мире вокруг нас. Исследователи разрабатывают целый ряд навыков, которые люди считают легкими, но роботы считают трудными, в лаборатории профессора Фумии Ииды в отделении инженерии Кембриджа.

“Мягкость человеческих кончиков пальцев – одна из причин, почему мы можем удерживать предметы с правильным давлением”, – сказал Парт Потдар из инженерного отделения Кембриджа и студент Пемброк-колледжа, первый автор статьи. “Для робототехники мягкость полезна, но также необходимо много информации от сенсоров, и трудно иметь оба одновременно, особенно при работе с гибкими или деформируемыми поверхностями”.

Брайль – идеальный тест для “кончика пальца” робота, так как для его чтения требуется высокая чувствительность, поскольку точки в каждом представительном шаблоне букв находятся так близко друг к другу. Робототехники использовали сенсор из готового купить и разработали робототехнический читатель Брайля, который более точно воспроизводит человеческое чтение.

“Существуют существующие робототехнические читатели шрифта Брайля, но они читают только одну букву за раз, что не похоже на то, как читает человек”, – сказал соавтор Дэвид Хардман, также из отделения инженерии. “Существующие робототехнические читатели Брайля работают статически: они касаются одного буквенного шаблона, читают его, поднимаются с поверхности, двигаются, опускаются на следующий буквенный шаблон и так далее. Мы хотим что-то более реалистичное и намного более эффективное”.

Робототехнический сенсор, использованный исследователями, имеет камеру в “кончике пальца” и читает, используя комбинацию информации от камеры и сенсоров. “Это сложная проблема для робототехников, поскольку требуется много обработки изображения для удаления размытия движения, что требует времени и энергии”, – сказал Потдар.

Команда разработала алгоритмы машинного обучения, чтобы робототехнический читатель мог “размыть” изображения до того, как сенсор попытается распознать буквы. Они обучили алгоритм на наборе четких изображений шрифта Брайля с накладным размытием. После того как алгоритм научился размывать буквы, они использовали компьютерную модель зрения, чтобы обнаруживать и классифицировать каждый символ.

После внедрения алгоритмов исследователи протестировали свое устройство, проскальзывая его по рядам символов шрифта Брайля. Робототехнический читатель Брайля смог читать со скоростью 315 слов в минуту с точностью 87%, что в два раза быстрее и примерно так же точно, как и человеческий читатель Брайля.

“Учитывая, что мы использовали накладное размытие для обучения алгоритма, удивительно, насколько точным он был в чтении шрифта Брайля”, – сказал Хардман. “Мы нашли хороший баланс между скоростью и точностью, что также характерно для человеческих читателей”.

“Скорость чтения шрифта Брайля – отличный способ измерения динамической производительности тактильных сенсорных систем, поэтому наши результаты могут быть применимы за пределами шрифта Брайля, например, для обнаружения текстур поверхностей или скольжения при робототехническом манипулировании”, – сказал Потдар.

В будущем исследователи надеются масштабировать технологию до размера гуманоидной руки или кожи. Исследование было частично поддержано программой Samsung Global Research Outreach Program.
Оригинальная новость на сайте