Kratak odgovor: Roboti koriste vještačku inteligenciju za pokretanje kontinuiranog niza osjećanja, razumijevanja, planiranja, djelovanja i učenja, kako bi se mogli sigurno kretati i raditi u pretrpanim, promjenjivim okruženjima. Kada senzori postanu bučni ili samopouzdanje padne, dobro dizajnirani sistemi usporavaju, sigurno se zaustavljaju ili traže pomoć umjesto da nagađaju.
Ključne zaključke:
Petlja autonomije : Izgradite sisteme oko osjeti-razumi-planiraj-djeluj-uči, a ne oko jednog modela.
Robusnost : Dizajn otporan na odsjaj, nered, klizanje i ljude koji se nepredvidivo kreću.
Neizvjesnost : Izražavajte samopouzdanje i koristite ga za pokretanje sigurnijeg, konzervativnijeg ponašanja.
Sigurnosni zapisi : Zabilježite radnje i kontekst kako bi se kvarovi mogli revidirati i ispraviti.
Hibridni stek : Kombinujte strojno učenje sa fizičkim ograničenjima i klasičnim upravljanjem radi pouzdanosti.
U nastavku slijedi pregled kako se umjetna inteligencija pojavljuje unutar robota kako bi oni efikasno funkcionirali.
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 Kada Elon Muskovi roboti ugrožavaju radna mjesta
Šta bi Teslini roboti mogli raditi i koje bi se uloge mogle promijeniti.
🔗 Šta je humanoidni robot AI?
Naučite kako humanoidni roboti percipiraju, kreću se i slijede upute.
🔗 Koje poslove će zamijeniti vještačka inteligencija
Uloge koje su najviše izložene automatizaciji i vještine koje ostaju vrijedne.
🔗 Poslovi i buduće karijere u oblasti umjetne inteligencije
Današnji karijerni putevi u oblasti vještačke inteligencije i kako vještačka inteligencija mijenja trendove zapošljavanja.
Kako roboti koriste vještačku inteligenciju? Brzi mentalni model
Većina robota s umjetnom inteligencijom prati petlju poput ove:
-
Sense 👀: Kamere, mikrofoni, LiDAR, senzori sile, enkoderi kotača itd.
-
Razumjeti 🧠: Detektirati objekte, procijeniti položaj, prepoznati situacije, predvidjeti kretanje.
-
Planirajte 🗺️: Odaberite ciljeve, izračunajte sigurne puteve, zakažite zadatke.
-
Djelujte 🦾: Generirajte motorne komande, hvatajte se, kotrljajte se, balansirajte, izbjegavajte prepreke.
-
Učite 🔁: Poboljšajte percepciju ili ponašanje iz podataka (ponekad online, često offline).
Veliki dio robotske "AI" tehnologije je zapravo skup dijelova koji rade zajedno - percepcija , procjena stanja , planiranje i kontrola - koji zajedno doprinose autonomiji.
Jedna praktična „terenska“ realnost: težak dio obično nije natjerati robota da nešto uradi jednom u čistoj demonstraciji - već ga natjerati da pouzdano kada se osvjetljenje promijeni, kotači proklizaju, pod se sjaji, police se pomjere i ljudi hodaju kao nepredvidivi NPC-ovi.
Šta čini dobar AI mozak za robota
Pouzdana konfiguracija robotske umjetne inteligencije ne bi trebala biti samo pametna - trebala bi biti pouzdana u nepredvidivim, stvarnim okruženjima.
Važne karakteristike uključuju:
-
Performanse u realnom vremenu ⏱️ (pravovremenost je bitna za donošenje odluka)
-
Otpornost na neuredne podatke (odsjaj, šum, nered, zamućenje pokreta)
-
Elegantni načini kvara 🧯 (usporite, sigurno se zaustavite, zatražite pomoć)
-
Dobri prethodni rezultati + dobro učenje (fizika + ograničenja + strojno učenje - ne samo "vibre")
-
Mjerljiv kvalitet percepcije 📏 (znanje kada su senzori/modeli degradirani)
Najbolji roboti često nisu oni koji mogu izvesti neki blještavi trik jednom, već oni koji mogu dobro obavljati dosadne poslove iz dana u dan.
Tabela za poređenje uobičajenih gradivnih blokova umjetne inteligencije za robote
| AI dio / alat | Za koga je namijenjeno | Prilično skupo | Zašto to funkcioniše |
|---|---|---|---|
| Kompjuterski vid (detekcija objekata, segmentacija) 👁️ | Mobilni roboti, ruke, dronovi | Srednji | Pretvara vizualni ulaz u upotrebljive podatke poput identifikacije objekta |
| SLAM (mapiranje + lokalizacija) 🗺️ | Roboti koji se kreću okolo | Srednje-visoko | Pravi mapu dok prati položaj robota, što je ključno za navigaciju [1] |
| Planiranje puta + izbjegavanje prepreka 🚧 | Botovi za dostavu, AMR-ovi u skladištu | Srednji | Izračunava sigurne rute i prilagođava se preprekama u realnom vremenu |
| Klasična kontrola (PID, kontrola zasnovana na modelu) 🎛️ | Sve što ima motore | Nisko | Osigurava stabilno i predvidljivo kretanje |
| Učenje s potkrepljenjem (RL) 🎮 | Složene vještine, manipulacija, kretanje | Visoko | Uči putem politika pokušaja i grešaka vođenih nagradama [3] |
| Govor + jezik (ASR, namjera, LLM) 🗣️ | Asistenti, servisni roboti | Srednje-visoko | Omogućava interakciju s ljudima putem prirodnog jezika |
| Detekcija + praćenje anomalija 🚨 | Tvornice, zdravstvo, sigurnosno kritično | Srednji | Detektira neobične obrasce prije nego što postanu skupi ili opasni |
| Fuzija senzora (Kalmanovi filteri, naučena fuzija) 🧩 | Navigacija, dronovi, sistemi za autonomiju | Srednji | Spaja izvore podataka sa šumom radi preciznijih procjena [1] |
Percepcija: Kako roboti pretvaraju sirove podatke senzora u značenje
Percepcija je mjesto gdje roboti pretvaraju senzorske tokove u nešto što zapravo mogu koristiti:
-
Kamere → prepoznavanje objekata, procjena poze, razumijevanje scene
-
LiDAR → udaljenost + geometrija prepreke
-
Dubinske kamere → 3D struktura i slobodan prostor
-
Mikrofoni → govorni i zvučni signali
-
Senzori sile/okretnog momenta → sigurnije hvatanje i saradnja
-
Taktilni senzori → detekcija klizanja, kontaktni događaji
Roboti se oslanjaju na vještačku inteligenciju kako bi odgovorili na pitanja poput:
-
"Koji su predmeti ispred mene?"
-
"Je li to osoba ili lutka?"
-
"Gdje je ručka?"
-
"Da li se nešto kreće prema meni?"
Suptilni, ali važan detalj: sistemi percepcije idealno bi trebali davati izlaz nesigurnosti (ili pokazatelja pouzdanosti), a ne samo odgovora da/ne - jer daljnje planiranje i sigurnosne odluke zavise od toga je robot siguran
Lokalizacija i mapiranje: Znajte gdje se nalazite bez panike
Robot mora znati gdje se nalazi da bi ispravno funkcionirao. To se često rješava putem SLAM-a (Simultane lokalizacije i mapiranja) : izgradnja mape uz istovremenu procjenu položaja robota. U klasičnim formulacijama, SLAM se tretira kao problem vjerovatnosne procjene, s uobičajenim porodicama koje uključuju pristupe zasnovane na EKF-u i filteru čestica. [1]
Robot obično kombinuje:
-
Odometrija kotača (osnovno praćenje)
-
Uparivanje LiDAR skeniranja ili vizualne orijentacijske tačke
-
IMU (rotacija/ubrzanje)
-
GPS (na otvorenom, s ograničenjima)
Roboti se ne mogu uvijek savršeno lokalizirati - pa se dobri stekovi ponašaju kao odrasli: prate neizvjesnost, otkrivaju odstupanja i vraćaju se sigurnijem ponašanju kada samopouzdanje padne.
Planiranje i donošenje odluka: Odabir šta dalje raditi
Kada robot stekne upotrebljivu sliku svijeta, mora odlučiti šta će raditi. Planiranje se često pojavljuje u dva sloja:
-
Lokalno planiranje (brzi refleksi) ⚡
Izbjegavajte prepreke, usporite u blizini ljudi, pratite trake/koridore. -
Globalno planiranje (šira slika) 🧭
Odaberite odredišta, zaobiđite blokirana područja, zakažite zadatke.
U praksi, ovo je mjesto gdje robot pretvara "Mislim da vidim čist put" u konkretne komande kretanja koje neće zakačiti ugao police - niti će upasti u ljudski lični prostor.
Kontrola: Pretvaranje planova u glatko kretanje
Kontrolni sistemi pretvaraju planirane akcije u stvarno kretanje, istovremeno se baveći smetnjama iz stvarnog svijeta kao što su:
-
Trenje
-
Promjene korisnog tereta
-
Gravitacija
-
Kašnjenja i povratni hod motora
Uobičajeni alati uključuju PID , upravljanje zasnovano na modelu , prediktivno upravljanje zasnovano na modelu i inverznu kinematiku za ruke - tj. matematiku koja pretvara "stavljanje hvataljke tamo " u pokrete zglobova. [2]
Koristan način razmišljanja o tome:
Planiranje bira putanju.
Kontrola omogućava robotu da je zapravo prati bez klimanja, preskakanja ili vibriranja poput kolica za kupovinu natopljenih kofeinom.
Učenje: Kako se roboti poboljšavaju umjesto da budu zauvijek reprogramirani
Roboti se mogu poboljšati učenjem iz podataka, umjesto da se ručno podešavaju nakon svake promjene okruženja.
Ključni pristupi učenju uključuju:
-
Nadgledano učenje 📚: Učite iz označenih primjera (npr. „ovo je paleta“).
-
Samoučenje pod nadzorom 🔍: Učenje strukture iz sirovih podataka (npr. predviđanje budućih frejmova).
-
Učenje potkrepljenjem 🎯: Učenje radnji maksimiziranjem signala nagrade tokom vremena (često uokvireno agentima, okruženjima i povratima). [3]
Gdje RL blista: učenje složenih ponašanja gdje je ručno dizajniranje kontrolera mukotrpno.
Gdje RL postaje zahtjevan: efikasnost podataka, sigurnost tokom istraživanja i praznine između simulacije i stvarnog svijeta.
Interakcija čovjeka i robota: Vještačka inteligencija koja pomaže robotima da rade s ljudima
Za robote u domovima ili na radnim mjestima, interakcija je važna. Vještačka inteligencija omogućava:
-
Prepoznavanje govora (zvuk → riječi)
-
Detekcija namjere (riječi → značenje)
-
Razumijevanje gestikulacije (pokazivanje, govor tijela)
Ovo zvuči jednostavno dok se ne shvati: ljudi su nedosljedni, akcenti se razlikuju, sobe su bučne, a „tamo“ nije koordinatni sistem.
Povjerenje, sigurnost i „Ne budi jeziv“: Manje zabavan, ali bitan dio
Roboti su AI sistemi s fizičkim posljedicama , tako da povjerenje i sigurnosne prakse ne smiju biti zanemarene.
Praktične sigurnosne skele često uključuju:
-
Praćenje pouzdanosti/neizvjesnosti
-
Konzervativno ponašanje kada percepcija opada
-
Zapisivanje radnji za otklanjanje grešaka i revizije
-
Jasne granice o tome šta robot može da uradi
Koristan način na visokom nivou za definisanje ovoga je upravljanje rizicima: upravljanje, mapiranje rizika, njihovo mjerenje i upravljanje njima tokom životnog ciklusa - usklađeno s načinom na koji NIST strukturira upravljanje rizicima umjetne inteligencije u širem smislu. [4]
Trend "velikih modela": Roboti koji koriste osnovne modele
Osnovni modeli se kreću ka opštem ponašanju robota - posebno kada se jezik, vid i djelovanje modeliraju zajedno.
Jedan primjer pravca su vid-jezik-akcija (VLA) , gdje se sistem obučava da poveže ono što vidi + ono što mu je rečeno da uradi + koje akcije treba da preduzme. RT-2 je često citiran primjer ovog pristupa. [5]
Uzbudljivi dio: fleksibilnije, višerazinsko razumijevanje.
Provjera realnosti: pouzdanost fizičkog svijeta i dalje zahtijeva zaštitne ograde - klasična procjena, sigurnosna ograničenja i konzervativna kontrola ne nestaju samo zato što robot može "pametno govoriti".
Završne napomene
Dakle, kako roboti koriste vještačku inteligenciju? Roboti koriste vještačku inteligenciju za opažanje , procjenu stanja (gdje se nalazim?) , planiranje i kontrolu - a ponekad i za učenje iz podataka radi poboljšanja. Vještačka inteligencija omogućava robotima da se nose sa složenošću dinamičkih okruženja, ali uspjeh zavisi od pouzdanih, mjerljivih sistema sa ponašanjem koje je na prvom mjestu u pogledu sigurnosti.
Često postavljana pitanja
Kako roboti koriste vještačku inteligenciju za autonomno djelovanje?
Roboti koriste vještačku inteligenciju za pokretanje kontinuirane petlje autonomije: osjećanje svijeta, tumačenje onoga što se događa, planiranje sigurnog sljedećeg koraka, djelovanje putem motora i učenje iz podataka. U praksi, ovo je skup komponenti koje rade usklađeno, a ne jedan "čarobni" model. Cilj je pouzdano ponašanje u promjenjivim okruženjima, a ne jednokratna demonstracija pod savršenim uslovima.
Da li je robotska umjetna inteligencija samo jedan model ili potpuni autonomni skup?
U većini sistema, robotska umjetna inteligencija je kompletan paket: percepcija, procjena stanja, planiranje i kontrola. Mašinsko učenje pomaže u zadacima poput vida i predviđanja, dok fizička ograničenja i klasična kontrola održavaju kretanje stabilnim i predvidljivim. Mnoge stvarne primjene koriste hibridni pristup jer je pouzdanost važnija od pameti. Zato učenje "samo na vibracijama" rijetko preživljava izvan kontroliranih okruženja.
Na koje senzore i modele percepcije se oslanjaju AI roboti?
AI roboti često kombiniraju kamere, LiDAR, senzore dubine, mikrofone, IMU-ove, enkodere i senzore sile/okretnog momenta ili taktilne senzore. Modeli percepcije pretvaraju ove tokove u upotrebljive signale poput identiteta objekta, položaja, slobodnog prostora i znakova kretanja. Praktična najbolja praksa je prikaz pouzdanosti ili nesigurnosti, a ne samo oznaka. Ta nesigurnost može voditi sigurnijem planiranju kada senzori postanu neispravni zbog odsjaja, zamućenja ili nereda.
Šta je SLAM u robotici i zašto je važan?
SLAM (Simultana lokalizacija i mapiranje) pomaže robotu da izgradi mapu dok istovremeno procjenjuje vlastiti položaj. To je ključno za robote koji se kreću i trebaju navigirati bez "panike" kada se uslovi promijene. Tipični ulazi uključuju odometriju kotača, IMU-ove i LiDAR ili vizualne orijentire, ponekad GPS na otvorenom. Dobri stekovi prate pomicanje i nesigurnost tako da se robot može ponašati konzervativnije kada lokalizacija postane nestabilna.
Po čemu se razlikuju planiranje robota i upravljanje robotom?
Planiranje odlučuje šta robot treba sljedeće uraditi, kao što je odabir odredišta, usmjeravanje oko prepreka ili izbjegavanje ljudi. Upravljanje pretvara taj plan u glatko, stabilno kretanje uprkos trenju, promjenama korisnog tereta i kašnjenjima motora. Planiranje se često dijeli na globalno planiranje (rute šireg spektra) i lokalno planiranje (brzi refleksi u blizini prepreka). Upravljanje obično koristi alate poput PID-a, upravljanja zasnovanog na modelu ili prediktivnog upravljanja modelom kako bi pouzdano pratilo plan.
Kako se roboti sigurno nose s neizvjesnošću ili niskim samopouzdanjem?
Dobro dizajnirani roboti tretiraju neizvjesnost kao faktor koji utiče na ponašanje, a ne kao nešto što treba zanemariti. Kada percepcija ili pouzdanost lokalizacije opadne, uobičajeni pristup je usporavanje, povećanje sigurnosnih margina, sigurno zaustavljanje ili traženje ljudske pomoći umjesto nagađanja. Sistemi također bilježe radnje i kontekst tako da se incidenti mogu revidirati i lakše popraviti. Ovaj način razmišljanja o "gracioznom kvaru" je ključna razlika između demonstracijskih i robota koji se mogu rasporediti.
Kada je učenje s potkrepljenjem korisno za robote, a šta ga otežava?
Učenje s potkrepljenjem se često koristi za složene vještine poput manipulacije ili kretanja gdje je ručno dizajniranje kontrolera mukotrpno. Može otkriti efikasna ponašanja putem pokušaja i grešaka vođenih nagradom, često u simulaciji. Implementacija postaje nezgodna jer istraživanje može biti nesigurno, podaci mogu biti skupi, a praznine između simulacije i stvarnog stanja mogu prekršiti pravila. Mnogi cjevovodi koriste učenje s potkrepljenjem selektivno, uz ograničenja i klasičnu kontrolu radi sigurnosti i stabilnosti.
Da li osnovni modeli mijenjaju način na koji roboti koriste vještačku inteligenciju?
Pristupi zasnovani na osnovnim modelima guraju robote ka opštijem ponašanju zasnovanom na slijeđenju instrukcija, posebno kod modela vid-jezik-akcija (VLA) poput sistema tipa RT-2. Prednost je fleksibilnost: povezivanje onoga što robot vidi sa onim što mu je rečeno da uradi i kako bi trebao da se ponaša. Stvarnost je da klasična procjena, sigurnosna ograničenja i konzervativna kontrola i dalje utiču na fizičku pouzdanost. Mnogi timovi ovo shvataju kao upravljanje rizikom tokom životnog ciklusa, slično po duhu okvirima poput NIST-ovog AI RMF-a.
Reference
[1] Durrant-Whyte & Bailey -
Simultana lokalizacija i mapiranje (SLAM): Dio I Osnovni algoritmi (PDF) [2] Lynch & Park -
Moderna robotika: Mehanika, planiranje i kontrola (PDF za ispis) [3] Sutton & Barto -
Učenje s potkrepljenjem: Uvod (2. izdanje, nacrt PDF-a) [4] NIST -
Okvir za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (AI RMF 1.0) (PDF) [5] Brohan i dr. - RT-2: Modeli vida-jezika-akcije prenose web znanje na robotsku kontrolu (arXiv)