Гуманоидный робот обычно определяется как программируемая машина, которая может воспроизводить действия также хорошо, как это делают люди (Graefe and Bischoff, 2003). Гуманоидный робот имеет две основные функции: способность получать информацию из окружающей среды и выполнять физическую работу, такую как перемещение или манипуляции с объектами. После многих лет исследований и разработок, современные гуманоидные роботы имеют разные размеры, вес и высоту, непосредственной зависящие от их применения. Обычно гуманоидные роботы ведут себя как человек, они могут выражать свои эмоции, двигая веками и ртом. Кроме того, у них есть руки и ноги, поэтому они могут выполнять различные задачи, как и люди и даже могут изучать новые вещи с помощью датчиков или же других технологий, таких как искусственный интеллект. Короче говоря, человекоподобный робот – это робот, который оснащен датчиками для восприятия окружающей среды и их эффекторами для выполнения действия.

Это обзорное исследование было разделено на три основных раздела: архитектура, приложения и будущие тенденции. В первом разделе обсуждается технология или система, применимая для гуманоидного робота. Существуют четыре основных критерия гуманоидного робота: выражение лица, руки робота, локомоция робота и поведение робота в обучении. Во втором разделе обсуждается, как роботы-гуманоиды применяются в различных областях, таких как бытовая сфера, развлечения, здравоохранение, спорт, исследование космоса, строительство, промышленность и образование. В последнем разделе изложены будущие тенденции к развитию гуманоидных роботов.

Человекоподобный робот – это машина, которая, своего рода, дубликат человека. Человекоподобный робот должен выглядеть как человек и вести себя как человек. С развитием технологий, в настоящее время внешний вид и характеристики гуманоидного робота становятся все более похожими на человеческие. В следующих разделах обсуждаются технологии, изобретаемые для того, чтобы человекоподобный робот был более похожим на людей с точки зрения черт лица, рук робота, локомоции робота и поведения робота.

Исследование гуманоидного робота сосредоточено на взаимодействии человека и робота. Для того, чтобы человекоподобный робот вел себя также так же, как человек, очень важна способность к коммуникации. В нашем повседневном общении между людьми мы всегда общаемся друг с другом при помощи выражений лица, жестикуляцией, вербально и другими способами невербальной коммуникации. Люди делают это без труда и начинают практиковаться с раннего детства. При общении человека с роботом, мы хотим, чтоб его действия не отличались от наших. Поэтому некоторые исследователи начали создавать гуманоидных роботов, имитирующих поведение человека.

Одной из наиболее отличительных черт людей является способность выражать эмоции на лице. Одной из важных характеристик человека является способность выражать эмоции на лице. В повседневном общении с людьми выражение определяет личностные характеристики и повышает эффективность общения. Мы всегда надеемся общаться с роботами таким же как и с людьми. Таким образом, исследователи разработали системы с выраженной мимикой лица, например, Character Robot Face (CRF) (Fukuda et al., 2004). В Японии была разработана человекоподобная голова робота WE3RV (Miwa et al., 2001). Эмоции человека, такие как счастье и гнев, были помещены внутрь робота. Когда робот обнаружит внешние раздражители с помощью датчиков, информация будет преобразована, и робот будет выражать эмоции как человек, управляя различными частями лица, включая брови, уши, веки, губы и рот. Например, робот под названием Kismet, разработанный в Кембридже, может выполнять различные прото-социальные реакции, используя технологию CCD-камеры, и способен демонстрировать выражения, подобные человеческим (Breazeal and Scassellati, 1999). Самая большая проблема заключается в том, что охват искусственных эмоций роботов все еще остается недостаточным для комфортного взаимодействия. Например, счастье человека может быть далее разделено на множество различных уровней, и каждый уровень счастья имеет уникальное выражение. Технологии человекоподобных роботов, продолжает развиваться, так что охват эмоций будет приближаться к человеческому.

Взгляд также является очень важным взаимодействием в общении между людьми. Он используется оратором для общения со своим слушателем для того чтобы лучше понимать позицию собеседника. Прямой зрительный контакт является грубим или же доминантным сигналом для собеседника, и им нужно пользоваться в такой мере, чтобы проявлять достаточное уважение к собеседнику. Таким образом, исследователи также принимают во внимание внедрение технологий взгляда для роботов. Например, исследователи реализовали алгоритм взглядов и жестов для гуманоидного робота Honda ASIMO (Mutlu et al., 2006). Таким образом, ASIMO обладает способностью смотреть и показывать жесты людям, и это называется роботом-рассказчиком. Контроль взгляда робота-гуманоида включает в себя определение точки фиксации с координацией движений головы и глаз (Gu and Su, 2006). Камера используется как глаза гуманоидного робота. Голова робота будет двигаться в соответствии с обнаруженным объектом.

Рука – один из важных органов человека для выполнения повседневных задач. Без рук человеку будет тяжело. Это также относится к гуманоидному роботу, поэтому гуманоидный робот также снабжен руками. Человеческая рука - это сложная система, характеристики которой очень сложно воспроизвести в механической система. Концептуальными характеристиками искусственной руки, которая копирует человеческую руку для гуманоидного робота, являются вес, размеры, минимальное количество пальцев, необходимые степени свободы (df) пальцев и др. (Zollo et al., 2007). Согласно исследованиям роботизированных конечностей, при учете всех минимальных параметров системы, чаще всего для приведения степеней свободы в движение используются двигатели постоянного тока.

Рука человека может выполнять различные виды задач с помощью пальцев. Человеку легко управлять своими пальцами потому, что он имеет это возможность от рождения. Однако для гуманоидного робота это очень трудное задание, например, очень тяжело добиться сжатия листка бумаги или же иголки в роботизированной руке. Робот с четырьмя пальцами, каждый из которых имеет три степени свободы, был разработан для высококачественных удаленных действий над объектами. Но легкая моторика все еще находится в стадии разработки. В Японии была создана роботизированная рука, способная удерживать лист бумаги между пальцев. Они добавили дополнительные степени свободы независимого движения к пальцам и степень свободы скручивания к большому пальцу (Hoshino and Kawabuchi, 2005).

Человеку легко передвигаться при помощи своих ног. Тем не менее, для робота, эта задача очень трудна. Сегодня, для гуманоидных роботов используется двуногая технология локомоции. Существует два подхода для создания локомоции подобного типа, один из них теория точки нулевого момента (ZMP). Суть заключается в поиске точки в которой динамическая реакция на контакт стопы с землей не создает никакого момента в горизонтальной направлении, другими словами, точка в которой сумма горизонтальной инерции и сил гравитации равна нулю. Траектория точки нулевого момента играет важную роль в уравновешивании роботов во время ходьбы. Для того, чтобы алгоритм ходьбы было реально отработать, траектория точки нулевого момента должна лежать внутри поддерживающего полигона, который определяется формой стоп.

Существует много роботов-гуманоидов, разработанных на основе управления на основе ZMP, например, Asimo от Honda и двуногий гуманоидный робот WABIAN, разработанный в Японии (Yamaguchi et al., 1999). Другой человекоподобный робот по имени QRIO был также разработан в Японии. Помимо ходьбы, он может выполнять такие действия, как бег

Существует много роботов-гуманоидов, разработанных на основе управления точки нулевого момента, например, Asimo от Honda и двуногий гуманоидный робот WABIAN, разработанный в Японии (Yamaguchi et al., 1999). Другой человекоподобный робот по имени QRIO был также разработан в Японии. Помимо ходьбы, он может выполнять такие действия, как бег и прыжки. Исследователи использовали критерий стабильности точки нулевого момента для достижения устойчивого бега и прыжков (Nagasaka и др., 2004). Это продемонстрировало, что благодаря этой технологии возможно создать перемещения более похожие на человеческие. Другой подход – это метод пассивной динамической ходьбы, который был представлен McGeer-ом. Этот метод позволяет гуманоидному роботу спускаться по склону без двигателей или контроллеров (Trifonov and Hashimoto, 2008). Энергетическая эффективность робота, использующего этот метод, выше (Ni et al., 2009). Это легко проконтролировать при помощи датчиков контакта ступней. Однако для этой технологии существуют некоторые ограничения, такие как невозможность стоять на месте из-за используемых округлых ступней, невозможность начать или остановить ходьбу и неспособность изменить скорость и направление. Поэтому были сделаны некоторые улучшения, такие как установка приводов для степеней свободы и установка дополнительных упругих актуаторов на некоторых соединениях двуногого робота (Omer et al., 2009).

Человекоподобный робот способен общаться с человеком с помощью выражения лица и жестов рук. У него даже есть возможность использовать свою руку, чтобы нести вещи и перемещать их в пространстве. Тем не менее, всего этого все еще недостаточно в нашей повседневной деятельности, человекоподобный робот должен уметь адаптировать существующие возможности, справляться c изменениями в окружающем мире и быстро осваивать новые навыки.

Чтобы удовлетворить требования к гуманоидным роботам нужно применять имитационное обучение (Schaal, 1999). Имитационное обучение подразумевает под собой запоминание и повторение действий, производящихся третьими лицами. Для роботов-гуманоидов это внешняя система захвата движения, которая устроена на специальных датчиках. Есть так называемые маркеры, которые используются для определения перемещений. Иногда гуманоидному роботу трудно подражать действиям человека. Например, робот не может имитировать некоторые движения человека из-за ограничений углов поворотов или ограничений на динамику составляющих частей, а также маленького количества степеней свободы. Есть еще одна похожая методика, которая называется программированием путем демонстрации. Эта техника позволяет роботу наблюдать за задачей, выполняемой человеком. Затем он извлекает информацию из демонстрации и обрабатывает и резюмирует её. В конце концов, создает соответствующие перемещения (Zollner et al., 2004; Calinon and Billard, 2007).

Библиографические ссылки

1. Behnke, S., 2008. Humanoid Robots-From Fiction to Reality? KI-Zeitschrift, pp: 5-9. Retrieved from: www.ais.uni-bonn.de/papers/KI08_Behnke.pdf .

2. Breazeal, C. and B. Scassellati, 1999. How to build robots that make friends and influence people. Proceedings of the 1999 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2: 858-863.

3. КCalinon, S. and A. Billard, 2007. Active teaching in robot programming by demonstration. Proceeding of the 16th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication, pp: 702-707.

4. Chin, K.Y., C.H. Wu and Z.W. Hong, 2011. A humanoid robot as a teaching assistant for primary education. Proceeding of the 5th International Conference on Genetic and Evolutionary Computing (ICGEC), pp: 21-24.

5. Diftler, M.A., J.S. Mehling, M.E. Abdallah, N.A. Radford, L.B. Bridgwater, A.M. Sanders, R.S. Askew, D.M. Linn, J.D. Yamokoski, F.A. Permenter, B.K. Hargrave, R. Platt, R.T. Savely and R.O. Ambrose, 2011. Robonaut 2 - the first humanoid robot in space. Proceeding of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp: 2178-2183.

6. Erbatur, K., A. Okazaki, K. Obiya, T. Takahashi and A. Kawamura, 2002. A study on the zero moment point measurement for biped walking robots. Proceeding of the 7th International Workshop on Advanced Motion Control, pp: 431-436.

7. Fujita, M., Y. Kuroki, T. Ishida and T.T. Doi, 2003. A small humanoid robot SDR-4X for entertainment applications. Proceedings of the IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, 2: 938-943.

8. Fukuda, T., M.J. Jung, M. Nakashima, F. Arai and Y. Hasegawa, 2004. Facial expressive robotic head systemfor human-robot communication and its application in home environment. Proc. IEEE, 92(11): 1851-1865.

9. Graefe, V. and R. Bischoff, 2003. Past, present and future of intelligent robots. Proceedings of the IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Rubotia and Automatiun. Kobe, Japan, 2: 801-810.

10. Gu, L. and J. Su, 2006. Gaze control on humanoid robot head. Proceedings of the 6th World Congress on Intelligent Control and Automation. Dalian, China, pp: 9144-9148.

11. Hasunuma, H., M. Kobayashi, H. Moriyama, T. Itoko, Y. Yanagihara, T. Ueno, K. Ohya and K. Yokoi, 2002. A tele-operated humanoid robot drives a lift truck. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 3: 2246-2252.

12. Hester, T., M. Quinlan and P. Stone, 2010. Generalized model learning for reinforcement learning on ahumanoid robot. Proceeding of the IEEE International Conference on Robotics and Automation Anchorage Convention District, pp: 2369-2374.

13. Hoshino, K. and I. Kawabuchi, 2005. Stable pinching with fingertips in humanoid robot hand. Proceeding of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp: 4149-4154.

14. Iacono, I., H. Lehmann, P. Marti, B. Robins and K. Dautenhahn, 2011. Robots as social mediators for children with autism-A preliminary analysis comparing two different robotic platforms. Proceeding of the 2011 IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL), 2: 1-6.

15. Lida, S., K. Kuwayama, M. Kanoh, S. Kato, T. Kunitachi and H. Itoh, 2004. Humanoid robot control based on reinforcement learning. Proceedings of the International Symposium on Micro-nanomechatronics and Human Science and the 4th Symposium Micro-nanomechatronics for Information-based Society, pp: 353-358.

16. Miwa, H., A. Takanishi and H. Takanobu, 2001. Experimental study on robot personality for humanoid head robot. Proceedings of the 2001 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Maui, Hawaii, USA, 2: 1183-1188.

17. Mohanty, S., S.S. Samal and S. Sathyamurthy, 2010. Futuristic humanoid robot of twenty first century. Proceeding of the International Conference on Emerging Trends in Robotics and Communication Technologies (INTERACT), pp: 185-188.

18. Mutlu, B., J. Forlizzi and J. Hodgins, 2006. A storytelling robot: Modeling and evaluation of human-like gaze behavior. Proceeding of the 6th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, pp: 518-523.

19. Nagasaka, K., Y. Kuroki, S. Suzuki, Y. Itoh and J. Yamaguchi, 2004. Integrated motion control for walking, jumping and running on a small bipedal entertainment robot. Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp: 3189-3194.

20. Ni, X., W. Chen and J. Liu, 2009. A comparison between human walking and passive dynamic walking. Proceeding of the 4th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, pp: 2552 -2555.

21. Nishiyama, T., H. Hoshino, K. Sawada, Y. Tohnaga, H. Shinorniya, M. Yoneda, I. Takeuchi, Y. Ichige, S. Hatton and A. Takanishi, 2003. Development of user interface for humanoid service robot system. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 3: 2979-2984.

22. Ohmura, Y. and Y. Kuniyoshi, 2007. Humanoid robot which can lift a 30kg box by whole body contact and tactile feedback. Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp: 1136-1141.

23. Omer, A.M.M., R. Ghorbani, L. Hun-Ok and A. Takanishi, 2009. Simulation of semi-passive dynamic walking for biped walking robot. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, pp: 360-364.

24. Sawasaki, N., T. Nakajima, A. Shiraishi, S. Nakamura, K. Wakabayashi and Y. Sugawara, 2003. Application of humanoid robots to building and home management services. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 3: 2992-2997.

25. Schaal, S., 1999. Is imitation learning the route to humanoid robots? Trends Cogn. Sci., 3: 233-242.

26. Stoica, A. and D. Keymeulen, 2006. Humanoids in support of lunar and planetary surface operations. Proceeding of the IEEE Aerospace Conference.

27. Sulistijono, I.A., O. Setiaji, I. Salfikar and N. Kubota, 2010. Fuzzy walking and turning tap movementfor humanoid soccer robot EFuRIO. Proceeding of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ), pp: 1-6.

28. Trifonov, K.B. and S. Hashimoto, 2008. Active kneerelease mechanism for passive-dynamic walking machines and walking cycle research. Proceeding of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems Acropolis Convention Cente, pp: 179-184.

29. Yamaguchi, J., E. Soga, S. Inoue and A. Takanishi, 1999. Development of a bipedal humanoid robot control method of whole body cooperative dynamic biped walking. Proceedings of the 1999 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp: 368-374.

30. Zollner, R., T. Asfour and R. Dillmann, 2004. Programming by demonstration: Dual-arm manipulation tasks for humanoid robots. Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 1: 479-484.

30. Zollo, L., S. Roccella, E. Guglielmelli, M.C. Carrozza and P. Dario, 2007. Biomechatronic design and control of an anthropomorphic artificial hand for prosthetic and robotic applications. IEEE/ASME T. Mech., 12(4): 418-429.