Если ты за столом с ручкой или карандашом, попробуй это движение: Возьмите ручку одним концом большим и указательным пальцами и прижмите другой конец к столу. Сдвиньте пальцы вниз по ручке, затем переверните вверх дном, не давая ручке упасть. Не слишком легко, да?
Но для робота, который, скажем, сортирует мусорный контейнер с предметами и пытается ухватиться за один из них... это вычислительный маневр. Перед тем, как попытаться совершить движение, он должен вычислить множество свойств и вероятностей, таких как трение и геометрия стола, ручки и его двух пальцев, а также то, как различные комбинации этих свойств взаимодействуют механически, основываясь на фундаментальных законах физики.
Теперь инженеры MIT нашли способ значительно ускорить процесс планирования, необходимый роботу для регулировки его захвата на объекте, прижимая этот объект к неподвижной поверхности. В то время как традиционные алгоритмы потребовали бы десятки минут для планирования последовательности движений, подход новой команды позволяет сократить этот процесс предварительного планирования до менее чем секунды.
Альберто Родригес (Alberto Rodriguez), доцент машиностроения в Массачусетском технологическом институте (MIT), говорит, что более быстрый процесс планирования позволит роботам, особенно в промышленных условиях, быстро разобраться в том, как надавить на объекты, скользить по ним или иным образом использовать функции в своей среде, чтобы переместить их в нужное положение. Такая ловкость манипуляций полезна при выполнении любых задач, связанных с подбором и сортировкой, и даже при сложном использовании инструментов.
Результаты работы команды опубликованы сегодня в Международном журнале исследований в области робототехники. Соавторами Родригеса являются ведущий автор, аспирант по специальности "Машиностроение" Нихил Шаван-Дафле и аспирант по специальности "Электротехника и вычислительная техника" Рахель Холладей.
Физика в конусе
Группа Родригеса работает над тем, чтобы роботы могли использовать свое окружение для выполнения физических задач, таких как выбор и сортировка объектов в корзине.
Существующие алгоритмы обычно занимают несколько часов для предварительного планирования последовательности движений робота-захвата, в основном потому, что для каждого рассматриваемого им движения алгоритм должен сначала вычислить, удовлетворяет ли это движение ряду физических законов, таких как законы движения Ньютона и кулоновский закон, описывающий силы трения между объектами.
Он и его коллеги нашли компактный способ решить физику этих манипуляций, прежде чем решить, как должна двигаться рука робота. Они сделали это, используя "конусы движения", которые по сути являются визуальными, конусообразными картами трения.
Внутренняя часть конуса изображает все толкающие движения, которые могут быть применены к объекту в определенном месте, удовлетворяя при этом фундаментальным законам физики и позволяя роботу удерживать объект в руках. Пространство снаружи конуса изображает все толкающие движения, которые могли бы каким-то образом вызвать выскальзывание предмета из захвата робота.
"Казалось бы, простые вариации, например, как сильно робот захватывает объект, могут значительно изменить то, как объект движется в захвате при нажатии", - объясняет Холладей. "
Алгоритм команды вычисляет конус движения для различных возможных конфигураций между роботизированным захватом, объектом, который он держит, и окружающей средой, против которой он толкает, для того, чтобы выбрать и последовать различным возможным толчкам, чтобы переместить объект.
Большие планы
Исследователи протестировали новый алгоритм на физической установке с трехсторонним взаимодействием, в котором простой роботизированный захват держал Т-образный блок и прижимался к вертикальной штанге. Они использовали несколько конфигураций запуска, при этом робот захватывал блок в определенной позиции и толкал его против штанги под определенным углом. Для каждой стартовой конфигурации алгоритм мгновенно генерировал карту всех возможных сил, которые мог применить робот и положение блока, которое могло привести к удовлетворительному результату.
Исследователи обнаружили, что предсказания алгоритма надежно согласуются с физическим результатом в лаборатории, планируя последовательность движений - например, переориентацию блока на планку перед тем, как поставить его на стол в вертикальном положении - менее чем за секунду, по сравнению с традиционными алгоритмами, на планирование которых уходит более 500 секунд.
"Так как у нас есть это компактное представление механики этого трехходового взаимодействия между роботом, объектом и их окружением, мы можем теперь атаковать более крупные проблемы планирования", - говорит Родригес.
Группа надеется применить и расширить свой подход, чтобы роботизированный захват мог работать с различными типами инструментов, например, в производственных условиях.
"Большинство заводских роботов, использующих инструменты, имеют специально разработанную руку, поэтому вместо того, чтобы иметь возможность захватить отвертку и использовать ее различными способами, они просто делают руку отверткой", - говорит Холладей. Вы можете себе представить, что для этого требуется менее ловкое планирование, но оно гораздо более ограничено". Мы бы хотели, чтобы робот мог использовать и подбирать много разных вещей".
Это исследование было частично поддержано Mathworks, альянсом MIT-HKUST и Национальным научным фондом.
