Robotik AI 5p HT-04 Björn Simonson dit01bsn Fredric Winér dit01fwr Hanna Åstrand dit01had Handledare: Therese Edwall Daniel Ölvebrink
Sammanfattning Det här är ett arbete om robotar, om hur de är uppbyggda och vad de kan användas till. Genom att använda olika typer av sensorer kan robotar få en uppfattning om sin omvärld. Den information som de får av sina sensorer används i olika kontrollalgoritmer för att räkna ut hur de ska handla och genom att använda sina effektorer kan de utföra handlingarna. Algoritmerna implementeras med olika typer av mjukvaruarkitekturer som till exempel tar hänsyn till vilken information som ska prioriteras högst och utför beräkningar i prioritetsordning. Effektorerna, som utgörs av armar, ben, hjul eller liknade, gör att roboten kan röra sig och ändra form efter vad algoritmerna har bestämt Robotar används inom många områden som industri, jordbruk, underhållning och vård. Det håller idag på att forskas om obemannade skogsmaskiner som ska transportera virket från avverkningsplatsen till de större vägarna. ABB Robotics utvecklar robotar, främst för montering och bearbetning av material, som innehåller den senaste spetsteknologin. Robothunden Aibo finns idag i över 100 000 hem i Japan och är en av de underhållningsrobotar som blivit stor succé. Abstract This report is about robots, what they are made up of and what they might be used for. Through different types of sensors robots can gain knowledge about their surroundings. The information gathered is put to use in different control algorithms to calculate the proper action and then the robot uses its effectors to manipulate the world. The algorithms are implemented with different types of software architecture which for instance takes into account what information to prioritize and which calculations to calculate first. Effectors, that might be arms, legs or wheels, make the robot mobile and able to perform what the algorithms decided. Robots are used in many different fields including industry, farming, entertainment and health care. Today research is conducted on unmanned forest machines that will be able to transport lumber from the forest to bigger roads. ABB Robotics develops robots, primarily for assembly and to work up materials, that use the latest techniques. Aibo, the robot dog, has to date found a home in over 100 000 Japanese homes and is one of the most successful entertainment robots. 2
Innehållsförteckning AI SAMMANFATTNING... 2 ABSTRACT... 2 INLEDNING... 4 SYFTE... 4 METODBESKRIVNING... 4 LITTERATURFÖRDJUPNING... 4 ROBOTTYPER... 4 SENSORER... 5 EFFEKTORER... 5 KRAFTKÄLLOR... 5 PLANERING AV RÖRELSE... 6 RÖRELSE... 6 MJUKVARUARKITEKTUR... 6 APPLIKATIONER... 7 FÖRDJUPNING... 7 OBEMANNADE SKOGSMASKINER... 7 Perception... 8 Svårigheter... 8 Fördelar... 9 MODERNA INDUSTRIROBOTAR... 9 Industrirobotar... 9 Programmering... 9 Trådlös teknik... 9 UNDERHÅLLNINGSROBOTAR... 10 DISKUSSION OCH SLUTSATSER... 11 REFERENSER... 12 3
Inledning Vi valde att skriva om robotar då vi tycker det är ett intressant område där det faktiskt utövas forskning inom området på samma institution som vi själva läser på. Robotar kan te sig intelligenta och vi har tagit reda på hur de fungerar och vad de kan användas till. Det gamla traditionella sättet att se på robotar är vad man kallar det hierarkiska systemet. Det innebär att man beskriver en robot med tre steg, Sense-Plan-Act. Den känner av sin omgivning, skapar en modell, gör en plan i modellen och utför sedan planen. Numera arbetar forskare snarare med robotar med ett beteendebaserat system, Sense-Act. Eftersom det är väldigt svårt att veta vad roboten ska känna av blir det väldigt komplext att använda det hierarkiska systemet. Med det beteendebaserade systemet försöker man få roboten att reagera som ett djur gör, vid indata utförs en handling. Genom sina sensorer tar roboten in information om sig själv och sin omgivning. Sedan räknar olika typer av algoritmer fram hur roboten ska handla utefter den information den har registrerat. Med hjälp av sina effektorer kan roboten ta sig framåt i omvärlden samt utföra sina handlingar. Syfte Syftet med uppgiften var att fördjupa sig inom ett ämne i AI med utgångspunkt från ett kapitel ur kurslitteraturen och sedan presentera sitt ämne i både en vetenskaplig rapport samt en muntlig presentation. Metodbeskrivning Mycket av informationen om hur robotar fungerar och om vilka olika applikationsområden det finns har vi funnit i kurslitteraturens kapitel 25, Robotics. På Tekniska Museet i Stockholm hittade vi en utställning om robotar och på deras hemsida har vi fått tips på böcker och bra internetsidor som handlar om ämnet. Ett av tipsen på utställningshemsidan var Peter Nordins (professor på Chalmers) bok Humanoider. Humanoider har ett annat sätt att se på robotar än kurslitteraturen med många filosofiska tankar. För våra fördjupningar om exempel på applikationer har vi intervjuat Thomas Hellström, universitetslektor på Umeå universitet, om hans forskningsprojekt på obemannade skogsmaskiner. För att få reda på hur en civilingenjör ute i näringslivet arbetar med inriktning mot robotar och vad som utvecklas inom industrirobotområdet har vi intervjuat Erik Simonson, anställd på ABB Robotics i Västerås. Litteraturfördjupning Robottyper En robot är någon form av intelligent agent som kan interagera fysiskt med sin omvärld. Detta till skillnad från mjukvaruagenter som bara verkar i den virtuella världen, även om de kan förmedla information till oss i den fysiska via t.ex. skärmar eller syntetiskt tal. Dagens robotar kan delas in i tre olika grundläggande typer. Manipulatorer Mobila robotar 4
Humanoider AI Manipulatorer är robotar som inte kan förflytta sig för att utföra sin uppgift. Dem är låsta till en viss plats och en viss uppgift med variationer på den. De vet om de problem som de ställs inför och även hur de ska lösa dem. Ett exempel på manipulatorer är biltillverkningsrobotar som kanske bara kan svetsa men svetsa på flera olika bilmodeller. Manipulatorer är den vanligast förekommande typen av robotar med över en miljon installerade runt om i världen. Mobila robotar rör sig runt i världen med hjälp hjul, ben eller liknande. Det som skiljer en mobil robot mot en rörlig manipulator är att de rör sig i en icke-deterministisk omgivning. Genom sina sensorer uppfattar de förändringarna som sker. Exempel på mobila robotar är obemannade skogsmaskiner, flygplan och undervattensfarkoster. Den sista kategorin robotar är en hybrid. Humanoider är mobila robotar utrustade med manipulatorer som försöker efterlikna biologiska varelser (om dem liknar t.ex. en hund kallas det animaloider). En humanoid kan alltså flytta runt sig i världen och arbeta med sina system men det ställer också högre krav på den då den behöver kunna anpassa sig i långt högre grad. Peter Nordin (Humanoider, 2003) skriver att en äkta humanoid ska gå på två ben och ha samma förutsättningar som en människa. Idag finns det dock många robotar runt om i världen som kallas humanoider trots att de inte uppfyller dessa kra. Sensorer Stuart Russell och Peter Norvig redogör i sin bok Artificial Intelligence (2003) om sensorer och effektorer hos robotar. Robotar behöver sensorer för att uppfatta sin omgivning. Det finns två typer av sensorer, passiva och aktiva. Passiva sensorer är till exempel kameror som enbart fångar signaler som genereras av andra källor i miljön. Aktiva sensorer skickar ut energi till sin omgivning och baserat på tiden till signalen återkommer och mängden energi som reflekteras kan roboten skapa en bild av verkligheten. Aktiva sensorer är ofta mer informativa än passiva men de förbrukar även mer energi. Sensorer kan vare sig de är passiva eller aktiva delas upp i tre kategorier, Range finders, Imaging sensors och Proprioceptive sensors. Range finders, som till exempel sonar, radar och GPS, mäter distansen till objekt i omgivningen. Imaging sensors kan vara kameror som analyserar bilder av miljön och Proprioceptive sensors informerar roboten om dess egentillstånd. Effektorer För att roboten ska kunna röra sig och ändra sin form krävs det effektorer. Effektorer kan vara armar, ben eller händer. Vissa robotar har hjul som snabbt tar dem framåt och bakåt medan andra har ben som rör sig mer fritt men samtidigt långsammare. Man pratar om effektorer i form av deras frihetsgrader. Varje frihetsgradgrad motsvarar en rörelse i en ny, oberoende riktning. Kraftkällor För att en robot ska fungera krävs det mer än bara sensorer och effektorer. En kraftkälla är nödvändig för att förse både sensorer och effektorer med energi. Det kan vara el, tryckluft 5
eller olja som driver roboten. Eldrivna robotar kan laddas upp med hjälp av solceller (Robotics, en utställning om robotar på Tekniska museet, http://130.242.42.136/robotics/ ). Planering av rörelse När en robot ska förflytta sig från ett tillstånd till ett annat så behöver den planera hur den ska röra sig. Den bör hitta den kortaste vägen från ett ställe till ett annat eller ett tillstånd till ett annat och samtidigt måste den se till att undvika att stöta in i hinder eller sig själv. Att planera sin väg kallas Path planning. När man pratar om robotens möjliga vägar och tillstånd där den kan planera sin väg så är Free space det område där roboten kan röra sig och Occupied space där det finns hinder eller annat som inte gör det möjligt för roboten att vara där. En svårighet med att planera vägen är om roboten inte vet exakt hur omgivningen ser ut. Det kan bero på att den bara kan observera omvärlden delvis, att de effekter roboten själv har på omvärlden inte kan beräknas (s.k. stokastiska effekter) eller att den måste använda sig av approximativa beräkningar. För att hantera denna typ av osäkerhet kan roboten antingen undvika platser med hög osäkerhetsfaktor eller tillåta en viss grad av osäkerhet och planera sina rörelser med den i åtanke. Rörelse Om roboten använder sig av en Path planning funktion måste den även ha en kontrollenhet. Kontrollenheten styr armen utefter den planerade rutten, en inte helt okomplicerad manöver som kräver avancerade matematiska funktioner för att undvika osscileringar. En annan metod för att styra en robot är lägga ut potentiella fält i det rum roboten ska röra sig, med målet som högst potential, och sedan använda en hill-climbing-algoritm. De hinder som finns i robotens väg representeras av negativa potentialer. Denna metod har dock begränsad nytta då roboten tenderar att fastna i lokala maximum. Mjukvaruarkitektur Den metodik man använder för att strukturera algoritmerna i en robot kallas mjukvaruarkitektur. Ofta använder man en hybridarkitektur som kombinerar Reactive control och Model based control. Den förstnämnda fattar beslut på låg nivå och är sensordriven medan Model based control -lagret fattar de större globala besluten. Den populäraste hybridarkitekturen är trelagersarkitekturen. De tre lagren omfattar Reactive layer, Executive layer och Deliberate layer. Reactive layer fattar millisekundsbeslut baserade på indata från sensorerna. Executive layer är det som håller ihop Reactive layer och Deliberate layer. Det integrerar sensorinformationen till den inre representation, som t ex lokalisering och mappning. Deliberate layer generar den globala lösningen till komplexa uppgifter genom planering. Den här typen av beslut tar ofta några minuter att beräkna och bygger på modeller. Några av de språk man kan använda för att programmera robotar är Behavior language, ett regelbaserat realtidsspråk; Generic Robot language, ett funktionellt språk för stora moduler; Reactive action plansystem, där man anger specifika mål, planer och exempel på under vilka förhållanden roboten kommer fungera; CES, som integrerar sannolikheter med inlärning och Alisp, där robotarna lär sig via reinforcement learning. 6
Applikationer Robotar finns inom många applikationsområden och nedan kommer vi nämna några och sedan gå in på mer specifika exempel. Industri och jordbruk Transport Riskmiljöer Utforskning Vård Personlig service Underhållning Förstärkning av mänskliga sinnen och funktioner För vissa uppgifter inom industrin har robotar blivit mer lönsamma att använda än människor. De är till exempel 50 ggr snabbare på att ta bort färg från stora fartyg och gör det även med reducerad belastning på miljön. Inom transport finns det allt från robotar som hjälper till att skjutsa ut mat till olika delar på sjukhus till obemannade flygplan och undervattensfarkoster. Exempel på robotar i riskmiljöer är de robotar som hjälpt till att sanera i Tjernobyl och röja efter World Trade Center-katastrofen. Vissa ställen vi vill utforska kan vara direkt olämpliga för människor att vara på och en robot kan då skickas dit. Det kan röra sig om att dyka till extrema djup, utforska gamla gruvor eller åka till andra planeter. Inom vården blir robotar allt vanligare i rollen att assistera kirurger vid olika komplicerade ingrepp som kräver extremt hög precision men även som hjälpredor för gamla och handikappade. Robotar som hjälper till med inte fullt så allvarliga sysslor inkluderar autonoma gräsklippare och dammsugare. Thomas Hellström tror att det är inom servicebranschen det kommer att explodera av robotar inom en snar framtid. Det finns även robotar som kan fungera som guider på museum och i affärer. Många robotar finns också endast för underhållning eller som teknikdemonstratörer. Tills sist finns det även robotar som ska förstärka de mänskliga sinnena eller ersätta delar som har förlorats i olyckor. Robotproteser har utvecklats för att hjälpa folk med rörelsesvårigheter. Fördjupning Obemannade skogsmaskiner Ett kommande intressant applikationsområde för robotar är inom skogsindustrin. Robotar används redan flitigt inom exempelvis jordbruk och gruvor och det håller idag på att forskas på Umeå universitet om obemannade skogsmaskiner. Det är ett stort projekt med kompetenser från många olika områden som elektronik, datavetenskap och design för att nämna några. Thomas Hellström är projektledare och för att ta reda på hur det fungerar med ett robotprojekt vände vi oss till honom. Projektet är väldigt intressant ur AI-synpunkt då skogmaskinen behöver tänka på många saker när en dator ska ersätta maskinföraren. Uppgiften för den obemannade skogsmaskinen är att transportera timmer från avverkningsområdet till de större vägarna där timret ska transporteras vidare. Skogsmaskinen behöver finna en lämplig väg att åka, se upp för hinder efter vägen och inte skada vare sig människor, maskin eller miljö. Genom att en skogsarbetare först kör vägen som maskinen ska hitta, läggs vägen i ett minne. När den obemannade skogsmaskinen sedan kör den memorerade vägen behöver den trots det ta hänsyn till många faktorer som oplanerade avvikelser som orsakas av att maskinen inte kan hitta exakt position, 7
skakningar som flyttar maskinen eller nya hinder. För att upptäcka hinder behöver skogsmaskinen sensorer och kontrollalgoritmer som kan avgöra hur maskinen ska bete sig för att hantera problemet. Skogsmaskinen använder sig av två datorer som är sammankopplade via ett radiobaserat höghastighetsnätverk. En dator fattar lågnivåbesluten och tar hand om sensorgränssnittet. Det som kallas beteendebaserad arkitektur. Det kallas så för att uppgifterna skogsmaskinen utför är i termer av beteenden som stannapåvägen. Varje beteende styrs individuellt av den indata som kommer från sensorerna. För att datorn i det obemannade fordonet ska veta vilket beteende den ska prioritera högst används en arkitektur som kallas subsumptional. Den andra datorn tar de större besluten grundade på modeller och inlärda exempel. Exempel på högnivåuppgifter är att lära sig vägen som ska läggas in i minnet på den obemannade skogsmaskinen. Detta är vad som kallas hierarkisk arkitektur. Det språk som används för lågnivåbesluten är Java och för högnivåbesluten används Matlab. Den viktigaste aspekten i det här projektet är säkerheten. Skogsmaskinen får inte skada människor och maskin och måste vara så snäll mot miljön som möjligt. Perception Maskinens perception består av många olika komponenter. Den obemannade skogsmaskinen skapar sig en lokal karta över området runt fordonet. Kartan uppdateras fortlöpande av den information den får av sensorerna. När information om samma externa objekt registreras av flera olika sensorer kallas det Sensor fusion. Thomas Hellström och hans projektgrupp har nu arbetat med projektet i 1,5 år och till sommaren beräknas projektet vara färdigt. De har ännu inte börjat arbeta med att få den obemannade skogsmaskinen att detektera hinder. De sensorer som planeras att inkluderas i fordonet baseras på följande tekniker: DGPS, Differentiell global position system, som genom att mäta avstånd till tre eller flera av de 24 satelliter som är utplacerade runt jorden och referensstationer på marken kan informera om skogsmaskinens exakta position; Shaft encoders som känner av hur styrning och hjulaxlar rör sig och beräknar utifrån detta maskinens orientering och position; Ultrasonic sonar, som bestämmer avståndet till närliggande objekt genom att skicka ut ultraljud och mäta tiden det tog för ljudet att komma tillbaka; Infraröda reflexsensorer som lägger märke till närliggande objekt men inte kan mäta avståndet till dem; Infraröda detektorer som lägger märke till om det finns några människor i närheten; Taktila sensorer som känner av om maskinen krockar med något. Svårigheter För att skogsmaskinen ska veta vad den ska göra när den får all information från sensorerna behöver den veta hur den ska handla. Genom att implementera olika kontrollalgoritmer får skogsmaskinen intelligens. Det är mycket att ta hänsyn till, hinder kommer den alltid att stöta på och det gäller att bedöma om det är ett så stort hinder att den behöver stanna. Den kommer aldrig åka på ett platt underlag och det kommer vara blött och halt på vägen. Informationen från sensorerna är inte helt pålitliga, sensorerna behöver klara extrema förhållanden och kanske inte klarar av att bedöma allt som kommer upp på vägen. När den obemannade skogsmaskinen till exempel närmar sig en uppförsbacke, hur ska den då förstå att det inte är ett hinder? Många som utvecklar robotar gör inomhusrobotar just för att undvika de problem man möter i det här projektet, inomhus kan man göra vad som kallas en flatground assumption, d.v.s. ett antagande om att det inte finns några backar. 8
Fördelar Den största fördelen med att ha en obemannad skogsmaskin är att förarhytten försvinner. Man kan då utveckla en mycket lättare maskin som inte skadar miljön lika mycket och dessutom blir det lägre avgasutsläpp. Moderna industrirobotar Industrirobotar ABB Robotics arbetar med industrirobotar som kan svetsa, måla, svarva o.s.v. Nya robotsystem tas fram allteftersom ABB ser nya behov på marknaden. Kunderna kan därefter få robotsystemen anpassade till sina specifika krav. Att utveckla ett komplett robotsystem spänner över ett brett kompetensområde från programmering till hållfasthetsberäkningar och kunskap om maskinbearbetning av olika ämnen. En modern industrirobot består av en s.k. mek, som är den fysiska armen som påverkar omvärlden och en kontrollenhet som styr meken. De senaste kontrollenheterna kan styra upp till fyra separata mekar, var och en med sex olika axlar (DOF, se ovan). Detta ger många fördelar vid produktion, t.ex. kan en robot flytta och vrida objektet som ska svetsas för att de tre övriga robotarna som svetsar ska komma åt överallt. Programmering ABBs robotar programmeras i programspråket RAPID som liknar PASCAL men med ytterligare robotspecifika procedurer. Ofta programmeras robotarna i samband med att programmeraren använder RobotStudio. RobotStudio accepterar CAD-filer och kan utifrån dem bygga upp kompletta miljöer där roboten ska arbeta för att simulera cykeltider och potentiella problem med kollisioner och punkter som kan vara svåra att komma åt. Ju mer detaljerade CAD-filerna är desto bättre resultat kommer att uppnås. I RobotStudio kan programmeraren sedan prova en mängd olika lösningar och flytta objekt i rummet virtuellt för att hitta den bästa innan man fysiskt ställer dit robotarna. Efter att simuleringen är klar används off-line delen i programmet för att skriva koden utan direkt åtkomst till roboten, här skrivs koden och provas mot en virtuell robot (d.v.s. en virtuell kontrollenhet) som ger möjlighet att prova olika kodlösningar. Det är en fördel då tiden för uppdateringar kan minskas och robotarna istället kan användas för att producera, även under pågående uppgraderingar. En annan metod för att programmera robotar är att använda Augmented Reality. Denna teknik låter programmeraren jobba separerad från roboten och arbeta direkt på objektet som t.ex. ska lackeras. Robotbanan kommer att läggas på virtuellt på objektet m.h.a. ett par glasögon och programmeraren kan se exakt var roboten kommer att röra sig. Resultatet blir ett lättare sätt att koda och innebär förenkling och tidsbesparing för programmeraren. Denna teknik befinner sig fortfarande under utveckling men har redan rönt stor uppmärksamhet. (Lars Anders Karlberg, Robotforskare på ABB bland världens bästa, Ny teknik nr 6 Okt 2004) Trådlös teknik Eftersom en mek är rörlig i många olika riktningar blir det många leder som gör att det kan bli problem med dragningen av sladdar för kontroll och strömförsörjning. Framförallt kontrollen 9
av verktygen blir ett problem då de sitter längst ut på armen och sladden dit passerar flest leder. För att gå runt dessa problem utvecklas det idag system för trådlös överföring av kontrollsignalerna till verktygen via Bluetooth. Även strömförsörjningen till verktygen blir sladdfri genom användning av magneter som för över energin enligt samma princip som vid laddningen av en elektrisk tandborste. Underhållningsrobotar En relativt ny marknad som är på stark frammarsch inom robot-teknologin är underhållningsrobotar. Det handlar framförallt om humanoider och animaloider som är tänkta att finnas i våra hem och på arbeten för att hjälpa till eller bara vara sällskap. Ett av de största företagen inom detta område är Sony som har haft sin robothund AIBO på marknaden sedan 1999 och har idag sålt över 100 000 ex bara i Japan. Andra exempel är Hondas ASIMO som är utvecklad och designad för att passa in i våra hem. Den är 120cm hög, ungefär stor som ett sexårigt barn. Den finns dock inte för kommersiellt bruk utan är bara en prototyp än så länge. Både ASIMO och AIBO uppfattar sin omvärld med hjälp av sensorer såsom kameror, avståndsmätare och mikrofoner. Nästa generations underhållningsrobot har utvecklats av Sony men fungerar än så länge bara som en maskot för företaget och är inte till försäljning. Det är roboten QRIO. En tvåbent humanoid som kan gå, springa och dansa. Den klarar även av att gå på ojämna underlag och i lutningar och trappor. Den är ytterligare något mindre än ASIMO, som ett litet barn ungefär. Om man försöker knuffa omkull den så känner den av detta och försöker ta ett steg i den riktningen som den trycks för att förhindra att falla omkull. Skulle den bedöma det som omöjligt att förhindra ett fall så går den in i ett kraschläge där den sätter ner händerna, drar ihop knän och slappnar av i motorerna för att minska effekten av fallet. Efter ett självtest där kroppsläget kontrolleras så reser den sig upp. All den här rörligheten gör att den skulle passa in mycket väl i våra hem och på arbetsplatser. Förutom att rörligheten börjar närma sig en människas så har de här robotarna även en mängd andra sensorer för att göra de mer interaktiva. Qrio har t.ex. sju mikrofoner för att uppfatta riktningen på ljud om någon talar med den. Den klarar även av att känna igen ord och olika personers röster. Med hjälp av högtalare och syntetisk röst ska den även kunna föra en konversation med en människa och den kan redan sjunga. Andra tillämpningar som både QRIO och AIBO har är att man med hjälp av trådlös dataöverföring kan få robotarna att fotografera och skicka bilder, t.ex. via MMS till mobiltelefonen. Eftersom robothunden AIBO som är en kommersiell produkt kostar över tiotusen kronor så kan man bara tänka sig vad Hondas ASIMO och Sonys QRIO skulle kosta om de skulle vara till försäljning. De är dock kanske början till en ny marknad av produkter, en marknad som Japans robotförening, Jara, spår ska uppgå till ett värde på över 25 miljarder dollar. Det är mycket troligt att vi kommer att få ser fler liknande produkter inom en snar framtid och det är antagligen en av de olika inriktningar inom robottekniken som kommer att växa mest de närmaste åren. (SVD, Japan ska bli störst på robotar. http://www.svd.se/dynamiskt/naringsliv/did_6023151.asp). 10
Diskussion och slutsatser Det finns många frågor man kan ställa sig om robotar. Kommer deras intelligens att öka när datorerna blir allt snabbare och snabbare? Kommer förbättrade sensorer göra att deras perception blir mer och mer som vår? Idag möter man många svårigheter när man arbetar med att utveckla robotar, mycket beror på oförmågan för en robot att förenkla och generalisera lika snabbt som vi gör men med en hårdvara som är hundra gånger snabbare än vår våtvara, en ögonblicklig tillgång till all fakta den en gång fått och avsaknad av fysisk storleksbegränsning kommer kanske robotarna snart komma ikapp. Det som troligen är det största problemet med att göra robotar lika intelligenta som vi är att vi inte ens vet vad intelligens är. För att programmera en robot behövs det modeller att grunda implementationen på men om vi inte vet hur en intelligensmodell ser ut är det svårt att programmera en robot som är intelligent. År 2050 räknar robotforskarna med att de ska ha utvecklat ett lag med humanoider som ska vinna över världsmästarna i fotboll. Innan dess är det många problem som återstår att lösa. Komatzu Forest, som ligger bakom projektet med den obemannade skogsmaskinen, räknar med att fordonet kommer vara på marknaden om 20 år och säkerligen kommer fler och fler av den här typen av maskiner bli en del av vår vardag inom en snar framtid. Kommer robotarna förbättra tillvaron för oss människor eller kommer de rent av ta över? Idag säljs servicerobotar med namn som Den automatiska dammsugaren istället för ett namn där ordet robot ingår för att företagen tror att det skrämmer människor. Vad är det vi skräms av? Robotar ett högintressant forskningsområde där det kanske är speciellt viktigt att ställa sig frågan vad man vill få ut innan man sätter igång och utvecklar. 11
Referenser Böcker Nordin, Peter, Wilde Johanna., (2003). Humanoider- Självlärande robotar och artificiell intelligens. Stockholm: Liber AB. Norvig, Peter, Russell, Stuart., (2003). Artificial Intelligence- A modern approach. New Jersey: Pearson Education. Lars Anders Karlberg, Robotforskare på ABB bland världens bästa, Ny teknik, Nr. 41, 6 Oktober 2004 Internetsidor ABBs hemsida www.abb.se Tekniska museets Robotutställnings hemsida http://130.242.42.136/robotics/ Thomas Hellströms hemsida https://www.cs.umu.se/~thomash/ Honda ASIMO:s hemsida http://world.honda.com/asimo/ Sony QRIO:s hemsida http://www.sony.net/sonyinfo/qrio/ Sony AIBO:s hemsida http://www.sony.net/products/aibo/ Referens Thomas Hellström Email: thomash@cs.umu.se Tele: 786 77 59 Erik Simonson Email: erik.simonson@se.abb.com 12