Медленный и продуманный подход arcade claw похож на современных роботов-сборщиков, которые используют высокоуровневые планировщики для обработки визуальных изображений и планирования серии движений, чтобы схватить объект. Если захват не попадает в цель, он возвращается в исходную точку, где контроллер должен составить новый план.

Стремясь придать роботам более ловкое, похожее на человеческое прикосновение, инженеры Массачусетского технологического института разработали захват, который захватывается рефлекторно. Вместо того чтобы начинать с нуля после неудачной попытки, робот команды мгновенно адаптируется, рефлекторно перекатывая, протягивая ладонь или сжимая предмет, чтобы лучше удержать его. Он способен выполнять эти корректировки "до последнего сантиметра" (аналог проблемы доставки "последней мили"), не привлекая планировщика более высокого уровня, подобно тому, как человек может нащупать в темноте прикроватный стакан, не особо задумываясь.

Новый дизайн является первым, в котором рефлексы включены в архитектуру роботизированного планирования. На данный момент система является доказательством концепции и обеспечивает общую организационную структуру для встраивания рефлексов в роботизированную систему. В дальнейшем исследователи планируют запрограммировать более сложные рефлексы, чтобы создать ловкие, адаптируемые машины, которые смогут работать с людьми и среди них в постоянно меняющихся условиях.

"В среде, где люди живут и работают, всегда будет существовать неопределенность", - говорит Эндрю Салутос, аспирант факультета машиностроения Массачусетского технологического института. "Кто-то мог бы поставить что-то новое на стол, или передвинуть что-то в комнате отдыха, или добавить дополнительную тарелку в раковину. Мы надеемся, что робот с рефлексами сможет адаптироваться и работать в условиях такого рода неопределенности".

Салутос и его коллеги представят доклад о своем проекте в мае на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA). Среди его соавторов из Массачусетского технологического института - постдок Хонмин Ким, аспирант Элайджа Стангер-Джонс, Менглонг Го SM '22 и профессор машиностроения Сангбэ Ким, директор лаборатории биомиметической робототехники Массачусетского технологического института.

Высокий и низкий

Многие современные роботизированные захваты предназначены для относительно медленных и точных задач, таких как многократная подгонка одних и тех же деталей на заводской сборочной линии. Эти системы зависят от визуальных данных с бортовых камер; обработка этих данных ограничивает время реакции робота, особенно если ему необходимо восстановиться после неудачного захвата.

"Нет никакого способа замкнуться и сказать: "О черт, я должен что-то сделать сейчас и быстро отреагировать", - говорит Салутос. "Их единственный выход - просто начать все сначала. И это требует много времени в вычислительном отношении".

В своей новой работе команда Кима создала более рефлексивную и реактивную платформу, используя быстрые, отзывчивые приводы, которые они первоначально разработали для mini cheetah - проворного четвероногого робота, предназначенного для бега, прыжков и быстрой адаптации своей походки к различным типам местности.

Дизайн команды включает в себя высокоскоростную руку и два легких многосуставных пальца. В дополнение к камере, установленной у основания руки, команда внедрила специальные датчики с высокой пропускной способностью на кончиках пальцев, которые мгновенно регистрируют силу и местоположение любого контакта, а также близость пальца к окружающим объектам более 200 раз в секунду.

Исследователи спроектировали роботизированную систему таким образом, что планировщик высокого уровня изначально обрабатывает визуальные данные сцены, отмечая текущее местоположение объекта, где захват должен поднять объект, и место, где робот должен его опустить. Затем планировщик задает траекторию, по которой рука может протянуться и схватить объект. На этом этапе управление переходит к рефлексивному контроллеру.

Если захвату не удается схватить объект, вместо того, чтобы отступить и начать все сначала, как это делает большинство захватов, команда написала алгоритм, который предписывает роботу быстро выполнить любой из трех маневров захвата, которые они называют "рефлексами", в ответ на измерения в реальном времени на кончиках пальцев. Три рефлекса срабатывают в течение последнего сантиметра после приближения робота к объекту и позволяют пальцам хватать, зажимать или перетаскивать объект до тех пор, пока он не будет лучше удерживаться.

Они запрограммировали рефлексы на выполнение без необходимости привлекать планировщика высокого уровня. Вместо этого рефлексы организованы на более низком уровне принятия решений, так что они могут реагировать как бы инстинктивно, вместо того чтобы тщательно оценивать ситуацию, чтобы спланировать оптимальное решение.

"Это похоже на то, как вместо того, чтобы генеральный директор управлял на микроуровне и планировал каждую отдельную вещь в вашей компании, вы создаете систему доверия и делегируете некоторые задачи подразделениям более низкого уровня", - говорит Ким. "Возможно, это не оптимально, но это помогает компании реагировать гораздо быстрее. Во многих случаях ожидание оптимального решения делает ситуацию намного хуже или непоправимой".

Очистка с помощью рефлекса

Команда продемонстрировала рефлексы захватчика, расчистив загроможденную полку. Они ставят на полку различные предметы домашнего обихода, включая миску, чашку, консервную банку, яблоко и пакетик кофейной гущи. Они показали, что робот способен быстро приспосабливать свой захват к конкретной форме каждого предмета и, в случае с кофейной гущей, к мягкости. Из 117 попыток захватчик быстро и успешно поднимал и размещал предметы более чем в 90 процентах случаев, без необходимости отступать и начинать все сначала после неудачного захвата.

Второй эксперимент показал, как робот также может реагировать в данный момент. Когда исследователи меняли положение чашки, захват, несмотря на отсутствие визуальной информации о новом местоположении, был способен перенастроиться и, по сути, ощупывать все вокруг, пока не почувствовал чашку в своих руках. По сравнению с базовым контроллером захвата рефлексы захватчика увеличили площадь успешных захватов более чем на 55 процентов.

Сейчас инженеры работают над включением в систему более сложных рефлексов и хватательных маневров с целью создания универсального робота, способного адаптироваться к загроможденному и постоянно меняющемуся пространству.

"Взять чашку с чистого стола - эта специфическая проблема в робототехнике была решена 30 лет назад", - отмечает Ким. "Но более общий подход, такой как сбор игрушек в коробке для игрушек или даже книги с библиотечной полки, не был решен. Теперь, обладая рефлексами, мы думаем, что однажды сможем выбирать и расставлять предметы всеми возможными способами, чтобы робот потенциально мог убирать в доме ".

Это исследование было частично поддержано Лабораторией передовой робототехники LG Electronics и Исследовательским институтом Toyota.

Видео: https://youtu.be/XxDi-HEpXn4