Peneliti Buat Kerangka Kerja untuk Pengujian Robot Berkaki di Dunia Nyata

Liputan6.com, Jakarta - Evolusi robot berkaki adalah bidang yang mengalami perkembangan pesat, tetapi menurut sebuah penelitian terbaru, robot berkaki mungkin masih jauh dari kata aman untuk berinteraksi dengan dunia nyata.

Dilakukan oleh tim peneliti di The Ohio State University, studi yang terbit di IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2022 ini mengusulkan kerangka kerja untuk menguji dan mengkarakterisasi keamanan robot berkaki.

Robot-robot ini, yang menggunakan tungkai mekanis untuk bergerak dan bukan roda, ditemukan menunjukkan perilaku yang tidak dapat diprediksi dalam skenario dunia nyata.

Oleh sebab itu, para peneliti menilai sulit untuk mengantisipasi keberhasilan atau kegagalan robot-robot tersebut dalam tugas-tugas tertentu yang membutuhkan gerakan.

Kompleksitas ini, dikombinasikan dengan sifat anti-intuitif mereka, menyoroti pentingnya pengujian komprehensif untuk sistem ini.

Ketika robot bergerak menjadi lebih canggih dan melakukan tugas yang semakin beragam, kebutuhan akan peraturan keselamatan universal di industri ini menjadi semakin jelas.

Robot berkaki, khususnya, berpotensi menimbulkan risiko keselamatan yang cukup besar saat beroperasi bersama manusia di lingkungan yang tidak terduga karena konstruksi logam dan kecepatannya yang mencapai 20 mph.

Penelitian ini, yang sebagian terinspirasi oleh pekerjaan salah satu penulis makalah sebagai peneliti keselamatan kendaraan di Transportation Research Center, yang bermitra dengan National Highway Traffic Safety Administration, menyajikan kerangka kerja pengujian keselamatan berbasis skenario berbasis data pertama untuk robot berkaki.

Robot berkaki empat membantu perusahaan mobil Ford untuk memetakan denah pabrik mereka di Michigan, AS. Anjing robotik ini mampu naik tangga, membuka pintu dan masuk ke tempat-tempat sempit, sehingga menghemat waktu dan biaya pekerja manusia. Berikut...

2 dari 4 halaman

Algoritme Machine Learning

Dengan menggunakan algoritme machine learning berbasis sampel, para peneliti bemaksud untuk menilai risiko yang terkait dengan sistem ini dan menetapkan tolok ukur keselamatan untuk robot masa depan dengan berbagai struktur dan properti.

Selanjutnya, penelitian ini menganalisis kondisi di mana robot tidak akan terjatuh saat menavigasi lingkungan baru dan menggunakan eksperimen robotika sebelumnya untuk merancang beberapa skenario pengujian.

Satu uji coba difokuskan pada mempelajari kemampuan robot untuk bergerak sambil melakukan tugas pada gaya berjalan yang berbeda, seperti berjalan mundur atau melangkah di tempat. Pada percobaan lainnya, para peneliti menguji apakah robot akan terjatuh jika secara berkala didorong dengan kekuatan yang cukup untuk mengubah arahnya.

3 dari 4 halaman

Hasil

Hasilnya menunjukkan berbagai tingkat keberhasilan dalam menjaga stabilitas dan para peneliti pun menyoroti perlunya pengembangan lebih lanjut dari kerangka kerja pengujian.

Meskipun implementasi kerangka kerja ini masih jauh, kerangka kerja ini memiliki potensi untuk membantu mengesahkan penyebaran robot berkaki secara komersial dan menyediakan cara yang tidak bias dan lebih efisien untuk mengevaluasi robot dalam lingkungan pengujian.

Penulis di penelitian ini adalah Guillermo Castillo dan Ayonga Hereid dari The Ohio State University, serta Wei Zhang dari Southern University of Science and Technology di Shenzhen, Tiongkok. Penelitian ini didukung oleh National Science Foundation dan National Natural Science Foundation of China.

4 dari 4 halaman