Робот техник ба биометрийн мэдрэгчийн технологи
Сүүлийн хорин жилийн хугацаанд робот техникийн хөгжил нь мэдрэгч технологийн дэвшилтэй зэрэгцэн явагдсан. Орчин үеийн роботууд нь энгийн командуудыг гүйцэтгэдэг "хөдөлгөөнт машин" байхаа больж, харин хүрээлэн буй орчноо мэдрэх, нөхцөл байдлыг ойлгох, дасан зохицох шийдвэр гаргах чадвартай ухаалаг систем болсон. Ашиглаж буй янз бүрийн төрлийн мэдрэгчүүдийн дунд биометрийн мэдрэгчүүд нь хүний шинж чанар, онцлогтой шууд холбоотой тул хамгийн алдартай нь юм. Робот болон биометрийн мэдрэгчүүдийн хослол нь аюулгүй байдал, эрүүл мэнд, үйлдвэрлэл, нийтийн үйлчилгээ, тэр ч байтугай гэр ахуйн салбарт томоохон боломжийг нээж өгдөг. Гэсэн хэдий ч энэхүү технологи нь ёс зүй, хувийн нууцлалын асуудлуудыг нухацтай авч үзэх шаардлагатай.
Ухаалаг системийн эрин үед робот техникийг ойлгох нь
Робот техник бол роботын дизайн, бүтэц, ажиллагааг судалдаг судалгааны салбар юм. Орчин үеийн роботууд нь ерөнхийдөө хэд хэдэн үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгээс бүрддэг: техник хангамж (механик ба идэвхжүүлэгч), програм хангамж (хяналтын алгоритм ба хиймэл оюун ухаан), мөн роботын "мэдрэхүй" болж ажилладаг мэдрэгчүүд. Мэдрэгч нь роботуудад зай, температур, байрлал, дуу чимээ, дүрс гэх мэт бодит ертөнцөөс мэдээлэл авах боломжийг олгодог. Дараа нь энэ мэдээллийг зохих үйлдлийг тодорхойлохын тулд боловсруулдаг.
Хүмүүстэй шууд харилцдаг үйлчилгээний хүрээнд, жишээлбэл, робот туслахууд, робот сувилагч, робот хүлээн авагч, эсвэл аюулгүй байдлын роботууд гэх мэт үйлчилгээний хүрээнд хүмүүсийг таних хэрэгцээ маш чухал болдог. Энэ үед биометрийн үзүүлэлтүүд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг: роботууд хувь хүмүүсийг хурдан тодорхойлж, үйлчилгээг тохируулах эсвэл зөвшөөрөлд үндэслэн хандалтыг хязгаарлаж чаддаг.
Биометрийн мэдрэгч гэж юу вэ?
Биометр нь хүний өвөрмөц шинж чанарыг ашигладаг таних эсвэл баталгаажуулах арга юм. Биометрийн мэдрэгч нь хүний биологийн болон зан үйлийн өгөгдлийг авч, үнэмлэхний загвар болгон боловсруулдаг. Нууц үг эсвэл хандалтын картыг алдаж эсвэл хуваалцаж болохоос ялгаатай нь биометр нь хувь хүнд өвөрмөц тул хуурамчаар үйлдэхэд харьцангуй хэцүү болгодог - гэхдээ урьдчилан таамаглах шаардлагатай эмзэг байдал байсаар байна.
Ерөнхийдөө биометрийн өгөгдлийг хоёр ангилалд хуваадаг:
1. Физиологийн биометр: биеийн физик шинж чанар, жишээлбэл, хурууны хээ, нүүр, солонгон бүрхэвч, торлог бүрхэвч, далдуу модны хэлбэр эсвэл судасны хээ.
2. Зан үйлийн биометр: зан үйлийн хэв маяг, жишээлбэл дуу хоолой, бичих хэв маяг, алхаа, гарын үсгийн динамик.
Биометрийн мэдрэгч нь зөвхөн түүхий өгөгдлийг цуглуулаад зогсохгүй, онцлог шинж чанарыг гаргаж авах, тохируулах, баталгаажуулах/таних шийдвэр гаргах алгоритмуудад тулгуурладаг.
Биометрийн мэдрэгчийн түгээмэл хэрэглэгддэг төрлүүд
Роботын систем дэх хамгийн алдартай бөгөөд хэрэглэгдэх биометрийн мэдрэгчүүдийн зарим нь:
– Нүүр царай таних: RGB камер, хэт улаан туяаны камер эсвэл 3D систем ашигладаг. Гар ашиглах боломжгүй ч гэрэлтүүлэг, нүүрний өнцөг болон өгөгдлийн алдаатай байдалд мэдрэмтгий тул нийтийн үйлчилгээнд тохиромжтой.
– Хурууны хээ: нарийвчлал сайтай, хямд, хэрэглээний төхөөрөмжүүдэд өргөн хэрэглэгддэг. Робот техникт энэ нь баталгаажуулалтын самбартай роботуудад тохиромжтой боловч хатуу ариун цэврийн шаардлага хангасан эсвэл байнга бохир гартай үед ашиглахад тийм ч тохиромжтой биш юм.
– Солонгон бүрхэвч/торлог бүрхэвч: маш нарийвчлалтай байх хандлагатай. Солонгон бүрхэвчийг буулгахад хялбар тул торлог бүрхэвчээс илүү түгээмэл байдаг. Энэ нь ихэвчлэн тусгай камер болон тодорхой буудлагын зай шаарддаг.
– Дуу хоолой таних (дуу хоолойн биометр): микрофон болон дохио боловсруулалтыг ашигладаг. Байгалийн харилцан үйлчлэлд сайн боловч чимээ шуугиан, өвчний улмаас дуу хоолой өөрчлөгдөх эсвэл синтетик дуу хоолойгоор хууран мэхлэхэд өртөмтгий байдаг.
– Венийн судас таних: алган эсвэл хуруун дээрх венийн судаснуудын хээг уншихын тулд ойрын хэт улаан туяаг ашигладаг. Хуурамчаар үйлдэхэд хэцүү ч төхөөрөмж нь харьцангуй үнэтэй.
Робот системд биометрийн мэдрэгчийг аюулгүй байдлыг хангахын зэрэгцээ хүрээлэн буй орчны талаарх ойлголтыг бий болгохын тулд LiDAR, хэт авиан, IMU, гүний камер зэрэг бусад мэдрэгчтэй хослуулдаг.
Робототехникийн биометрийн интеграци: Энэ нь хэрхэн ажилладаг вэ
Роботууд биометрийг үр дүнтэй ашиглахын тулд хэд хэдэн ерөнхий үе шат байдаг:
1. Өгөгдөл цуглуулах: мэдрэгч нь нүүрний зураг, дуу хоолой эсвэл хурууны хээний хээг авдаг.
2. Урьдчилан боловсруулалт: өгөгдлийн чанарыг сайжруулах, жишээлбэл, нүүрний дүрсний гэрэлтүүлгийг хэвийн болгох эсвэл дуу хоолойн чимээг бууруулах.
3. Онцлог шинж чанарыг гаргаж авах: өөрчлөгдөж буй нөхцөл байдалд тэсвэртэй шинж чанаруудыг (жишээ нь, нүүрний хэлбэр) гаргаж авах.
4. Тохирох ба шийдвэр гаргах: систем нь "тохирох" эсвэл "тохирохгүй" эсэхийг шийдэхийн тулд функцуудыг мэдээллийн сантай харьцуулдаг.
5. Роботын үйлдэл: хэрэв баталгаажсан бол робот нэвтрэх эрх олгож, хаалгыг онгойлгож, хувийн үйлчилгээг эхлүүлж эсвэл ирцийг бүртгэнэ.
Практикт хүн ихтэй орчинд ажилладаг роботууд нарийвчлалын түвшинг нэмэгдүүлэх, хуурамчаар үйлдэх эрсдлийг бууруулахын тулд ихэвчлэн олон хүчин зүйлтэй эсвэл олон горимтой биометрийг ашигладаг, жишээлбэл, нүүр царай болон дуу хоолойн хослолыг ашигладаг.
Төрөл бүрийн салбар дахь бодит хэрэглээ
1. Аюулгүй байдал ба хандалтын хяналт
Аюулгүй байдлын роботууд нь нүүр царай эсвэл нүдний солонгон бүрхэвч таних замаар эргүүл хийж, офицер, ажилтан эсвэл зочдын хэн болохыг баталгаажуулж чаддаг. Оффисын барилгад роботууд "хөдөлгөөнт аюулгүй байдлын пост" болж ажиллах боломжтой: хязгаарлагдмал бүсэд нэвтрэх эрхийг шалгах, нэвтрэх, үл мэдэгдэх хүмүүсийг илрүүлэх үед сэрэмжлүүлэг өгөх.
2. Ахмад настнуудын эрүүл мэнд, асрамж
Эмнэлэг эсвэл асрамжийн газарт робот туслахууд нүүрний баталгаажуулалтаар зөв өвчтөнд эм өгч байгаа эсэхийг баталгаажуулж чадна. Биометрийн мэдрэгчүүд нь мөн хувь хүнд тохируулахад тусалдаг: роботууд өвчтөнүүдийг таньж, тэдний ярианы хэв маяг, хуваарь, сонголтод дасан зохицож чаддаг.
3. Аж үйлдвэр ба ложистик
Үйлдвэрүүдэд хамтран ажилладаг роботууд (коботууд) эрх бүхий операторуудыг таньснаар илүү аюулгүй ажиллах боломжтой. Биометрийн эрх нь машиныг буруу ашиглахаас сэргийлж, нэвтрэх карттай харьцуулахад нэвтрэх үйл явцыг хурдасгадаг.
4. Нийтийн үйлчилгээ ба тээвэр
Нисэх онгоцны буудал, галт тэрэгний буудал, засгийн газрын албан газруудад үйлчилдэг роботууд нь дараалал, тасалбарын лавлагаа, захиргааны үйлчилгээний үнэмлэх баталгаажуулалтыг хялбарчилж чадна. Гэсэн хэдий ч энэ салбар нь мянга мянган хүний мэдээлэлтэй холбоотой тул хамгийн мэдрэмтгий салбар юм.
5. Ухаалаг гэр болон хэрэглэгчийн роботууд
Өрхийн роботууд гэр бүлийн гишүүдийг таньж, тодорхой профайлуудыг идэвхжүүлж эсвэл хүүхдүүдийн тодорхой функцуудад хандах эрхийг хязгаарлаж чаддаг. Робот нь хэрэглэгч хэнтэй ярьж байгааг "санаж" байдаг тул харилцан үйлчлэл илүү байгалийн болдог.
Сорилтууд: Нууцлал, нэг талыг баримтлах байдал болон өгөгдлийн аюулгүй байдал
Биометрийн хэрэглээ нь ашиг тустай хэдий ч үл тоомсорлож болохгүй эрсдэлүүдийг дагуулдаг.
1. Нууцлал ба зөвшөөрөл
Биометрийн өгөгдөл нь мэдрэмтгий байдаг. Зөвшөөрөлгүйгээр цуглуулах, эсвэл зориулалтын бус зорилгоор ашиглах нь хувийн нууцыг зөрчиж болзошгүй. Ил тод байдал дутмаг байгаа тохиолдолд камер, микрофонтой роботуудыг хөдөлгөх нь "ажиглагдаж" байгаа мэт мэдрэмжийг нэмэгдүүлж болзошгүй.
2. Хазайлт ба нарийвчлал жигд бус байна
Нүүр царай таних системүүд нь тэнцвэргүй сургалтын өгөгдлийн сангаас шалтгаалан бүлгүүдийн нарийвчлалын зөрүүг харуулж болно. Энэ нь төрийн үйлчилгээ болон аюулгүй байдлын хэрэгжилтэд ноцтой үр дагаварт хүргэдэг.
3. Өгөгдөл алдагдлын эрсдэл
Хэрэв биометрийн загвар эвдэрсэн бол хэрэглэгчид нууц үгээ өөрчилж чаддаг шигээ нүүр царай эсвэл хурууны хээгээ "солих" боломжгүй. Тиймээс хадгалах санг шифрлэж, хандалтыг хязгаарлаж, хамгийн тохиромжтой нь аль болох орон нутгийн (төхөөрөмж дээрх) боловсруулалтыг ашиглах хэрэгтэй.
4. Хуурамч болон дайсагнасан халдлага
Зураг, маск, дуут бичлэг, тэр ч байтугай гүн хуурамч зүйлсийг системийг хуурахад ашиглаж болно. Тиймээс амьд байдлыг илрүүлэх шаардлагатай - жишээлбэл, анивчих, арьсны бүтэц, гэрлийн ойлт эсвэл санамсаргүй дуу хоолойн сорилтыг илрүүлэх.
Ирээдүй: Илүү аюулгүй, хүн төвтэй биометр
Цаашид робот техникийн чиг хандлага илүү аюулгүй, ил тод, хүн төвтэй систем рүү шилжих болно. Хөгжлийн зарим чухал чиглэлд дараахь зүйлс орно.
– Биометрийн өгөгдлийг үүлэн технологи руу байнга илгээхгүйн тулд ирмэгийн тооцоолол хийж, мэдээлэл алдагдах эрсдэлийг бууруулна.
– Бүх хэрэглэгчдийн түүхий өгөгдлийг нэг дор цуглуулахгүйгээр загваруудыг сайжруулах холбоот сургалт.
– Хуурамч мэдээлэлд тэсвэртэй байдлыг нэмэгдүүлэхийн тулд олон дохиог нэгтгэдэг олон горимт биометр.
– Өгөгдлийг багасгах зарчим, зориулалтын хязгаарлалт, алдааг багасгахын тулд алгоритмын аудит зэрэг илүү чанга зохицуулалт, ёс зүйн стандартууд.
Хаах
Робот техник болон биометрийн мэдрэгч технологи нь хүчирхэг хослол юм: роботууд хүмүүсийг таньж, илүү хувь хүнд тохирсон үйлчилгээ үзүүлж, олон салбарт аюулгүй байдал, үр ашгийг сайжруулж чадна. Гэсэн хэдий ч биометрийн хэрэглээг хариуцлагатай системийн дизайнтай тэнцвэржүүлэх ёстой - нууцлалыг хамгаалах, өгөгдлийн аюулгүй байдлыг хангах, алдааг багасгах, тодорхой зөвшөөрлийг хангах. Зөв арга барилаар биометрийн суурьтай роботууд нь зөвхөн боловсронгуй төдийгүй итгэл даахуйц, нийгэмд ашиг тустай байж чадна.
