Обычные роботы, жесткие и металлические, подходят не для всех задач, поэтому ученые давно работают над созданием гибких и мягких роботов, которые смогут безопасно взаимодействовать с людьми и легко проникать в ограниченные пространства. Но для этого роботу необходимо знать местонахождение всех частей своего тела, которое может изменяться в любой конфигурации.
Благодаря ограниченному диапазону движений за счет заданного набора суставов и конечностей жесткие роботы отлично управляемы с помощью алгоритмов, управляющих картированием и планированием их движения. Проблема мягких роботов в том, что пространство их деформаций и движений практически бесконечно. Разумеется, можно определять положение робота с помощью видеокамеры и просто передавать эту информацию в программу управления. Но здесь появляются зависимость от внешнего устройства (камеры). Поэтому, чтобы определить оптимальное количество датчиков и места их наиболее эффективного размещения на самом роботе, исследователи MIT разработали новую архитектуру нейросети. ML-алгоритм глубокого обучения оптимизирует размещение датчиков, обучаясь на данных о деформации разных участков тела робота в процессе его движения при выполнении прикладных задач, например, захват предметов.
Примечательно, что этот ML-алгоритм показал лучшие результаты в тестовой симуляции по сравнению с экспертными прогнозами робототехников на роботах с сенсорным экраном и сенсорным управлением.
https://news.mit.edu/2021/sensor-soft-robots-placement-0322
