روبوت من نوع Unitree G1 يستخدم نماذج لغوية بصرية لرسم خرائط الإشارات اللاسلكية

توضح ورقة بحثية جديدة كيف استخدم روبوت من نوع Unitree G1 نماذج لغوية بصرية لتحسين فهمه للإشارات اللاسلكية داخل المساحات المغلقة. عندما يبني الروبوت خريطة رقمية لما حوله، يحتاج إلى معرفة كيفية تأثير المواد المختلفة مثل الخشب أو الزجاج أو المعدن على الإشارات اللاسلكية، وهي عملية تُعرف بتوأمة الكهرومغناطيسية الرقمية.

عادة ما يجد الروبوت صعوبة في معرفة خصائص هذه المواد دون إعداد يدوي أو حركة عشوائية بطيئة. قام فريق البحث بربط نموذج لغوي بصري بمنصة محاكاة تسمى NVIDIA Sionna لأتمتة هذه المعايرة.

نفذ النظام مهمتين رئيسيتين باستخدام كاميرا الروبوت. أولاً، حدد مواد البناء في البيئة، ثم ربط هذه المواد بقيم توصيل محددة لمساعدة برنامج المحاكاة على فهم الغرفة بشكل أفضل.

ثانياً، خطط الروبوت لمساره الخاص لاتخاذ قياسات الإشارة الأكثر فائدة. بدلاً من التجول بشكل عشوائي، انتقل الروبوت إلى نقاط من شأنها تقليل الأخطاء في نموذجه الرقمي بشكل أكثر فعالية. قطع الروبوت أقل من 20 متراً لتحقيق دقة عالية.

مقارنة بالاستكشاف العشوائي، كان النظام ضعف كفاءة في جمع البيانات اللازمة. من المريح جداً أن يقرر الروبوت إلى أين يذهب بدلاً من مجرد الاصطدام بالجدران حتى يحالفه الحظ.

هل تساءلت يوماً كيف تظل أجهزتك متصلة بالإنترنت أثناء تنقلك بين الغرف ذات الجدران المختلفة؟

يحتوي هذا النظام على قيود محددة؛ فقد اقتصرت الاختبارات على بيئة داخلية خاضعة للرقابة واعتمدت على قدرة الروبوت على رؤية المواد بوضوح في محيطه. لم يتم إثبات فاعليته بعد في المناطق الخارجية أو في المساحات التي تحتوي على أجسام متحركة معقدة أو عاكسة للغاية.