חוקרים מהטכניון שיפרו קבלת החלטות רובוטיות בתנאי אי-ודאות
12 יולי, 2022
הציגו תשתית תאורטית ליצירת הפשטה של אתגרי קבלת החלטות ברכב אוטונומי, באופן המקטין את כוח החישוב הדרוש לפתרון הבעיה - מבלי לפגוע בביצועים. הדגימו את הפתרון באמצעות רובוט וירטואלי
חוקרים מהטכניון ביצעו מחקר שהראה דרך המאפשרת לצמצם את משאבי העיבוד הדרושים לצורך קבלת החלטות ברכב אוטונומי בתנאי אי-ודאות, בלא לפגוע בביצועי המערכת הרובוטית. המחקר מציג דרך לבצע השפטה של הבעיה, באופן המצמצם את היקף המידע שהמחשב צריך לנתח. מסקנות המחקר פורסמו במאמר בכתב העת International Journal of Robotics Research. המחקר בוצע בפקולטה להנדסת אווירונוטיקה וחלל בטכניון על-ידי ראש המעבדה לניווט אוטונומי וחישת עולם, פרופ' ואדים אינדלמן, ועל-ידי בוגר תואר שלישי בתוכנית למערכות אוטונומיות, חן אלימלך.
"אנחנו מראים שניתן לצמצם באופן משמעותי את כוח החישוב הנדרש מבלי לפגוע בהצלחה בביצוע המשימה", הם הסבירו. "אנחנו גם מראים שאפשר לצמצם את המאמץ החישובי אף יותר – תמורת פגיעה מסוימת אפשרית בביצועים – שאותה ניתן להעריך".
קבלת החלטות אוטונומית בתנאי אי-ודאות היא יכולת חיונית עבור סוכנים (agents) אוטונומיים הנדרשים לפעול בסביברה משתנה ובאופן מהימן לאורך זמן. במקרים רבים אין לסוכן גישה ישירה למשתני המצב של הבעיה והוא פועל על סמך התפלגות הסתברותית או "אמונה" (belief). התפלגות זאת מבטאת את הידע שיש לסוכן על עצמו ועל סביבתו בהתבסס על מודלים הסתברותיים, פעולות שבוצעו ומדידות שהתקבלו מחיישנים שברשותו.
בעיה זאת נקראת גם "תכנון במרחב האמונה" (belief space planning). פתרון הבעיה, כלומר חישוב מכלול הפעולות המיטביות להשגת המטרה, מצריך אומדן של הפעולות הפוטנציאליות תחת פונקציית תגמול או מחיר כלשהי כמו למשל, מרחק אל היעד. האתגר הזה גם מחייב לחזות כיצד "האמונה" תתפתח בעתיד. מדובר במטלות יקרות מאוד מבחינה חישובית. קבוצת המחקר של פרופ' אינדלמן מתמודדת עם האתגר באמצעות פיתוח דרכי הפשטה (simplification) המאפשרות לפתור בעיות מסוג זה בצורה יותר יעילה חישובית. זאת, למשל, באמצעות דילול (sparsification) של מטריצות. היבט חיוני בגישות מסוג זה הינו קבלת ערובות (guarantees) לביצועים: האם תהליך ההפשטה יכול לפגום בביצועים, ואם כן, עד כמה.
במסגרת המאמר הם הניחו תשתית תאורטית המציגה כיצד לפשט את הבעיה, וכיצד להגדיר את רמת הסטייה שהמערכת מוכנה לקבל. התשתית התארוטית הזו הודגמה באמצעות תוצאות ניסויים שהתבצעו באמצעות תוכנת הדמייה, שבה רובוט וירטואלי המצויים בחיישן LiDAR וירטואלי, התמודד עם מטלות ניווט והגעה לידע בתוך מבוך וירטואלי. המחקר נתמך על-ידי הקרן הלאומית למדע (ISF). הדוקטורנט חן אלימלך, שהוביל את המחקר, זכה לאחרונה ב"פרס על עבודת מחקר יוצאת דופן לתואר שלישי" מטעם המרכז הישראלי למחקר בתחבורה חכמה (ISTRC).
פורסם בקטגוריות: Automotive , בינה מלאכותית , חדשות , מדע
פורסם בתגיות: בינה מלאכותית , רובוט , רכב אוטונומי
כתבות נוספות העשויות לעניין אותך
