Группа китайских исследователей разработала инновационный метод обучения роботизированной руки навыкам, предполагающим человеческую ловкость. Основная идея заключалась в том, чтобы соединить визуальную информацию (видимое положение руки и объекта) с тактильной (касание поверхности). Это позволяет роботу отслеживать объект даже тогда, когда его пальцы закрывают камеру.
Исследование опубликовано в престижном научном журнале Science Robotics.
В основе эксперимента — недорогие аппаратные средства: обычная веб-камера и базовые сенсоры, реагирующие на контакт. Такой комплект оказался достаточным для того, чтобы искусственный интеллект мог анализировать сценарии и учиться на собственном опыте. На первом этапе система была обучена на большом наборе видео, где люди выполняли разные бытовые действия руками, а затем прошла фазу практики в виртуальной симуляции.
Эффективность и устойчивость к новым условиям
Испытания включали восемь разных задач, в том числе поворот крышки бутылки, перемещение рычага и более сложные действия: заточка карандашей и отвинчивание винта. Робот успешно выполнял уже знакомые задачи в 85 % случаев, а с новыми он справился с высокой частотой успеха. Даже измененные условия освещения и замена сенсоров не нарушили работоспособность системы.
Ученые отметили, что предварительное обучение на основании демонстраций человеком повышает эффективность обучения робота, уменьшает разрыв между виртуальной тренировкой и реальной работой, а также обеспечивает лучшую экстраполяцию навыков на новые объекты и задачи.
О дрессировке четвероногих роботов мы рассказали здесь.