Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Британские исследователи представили робота демонстрирующего тактильную чувствительность, близкую к человеческому уровню

Новая система Bi-Touch, разработанная учеными University of Bristol на базе Bristol Robotics Laboratory, позволяет роботам выполнять ручные задачи, получая информацию о том, что нужно делать, от цифрового помощника.

Результаты исследования, опубликованные в журнале IEEE Robotics and Automation Letters, показывают, как агент ИИ интерпретирует окружающую среду с помощью тактильной и проприоцептивной обратной связи, а затем управляет поведением роботов, обеспечивая точное восприятие, мягкое взаимодействие и эффективное манипулирование объектами для выполнения роботизированных задач.

Эта разработка может полезна, например, для сбора фруктов, бытового обслуживания, а в перспективе - воссоздать осязание в искусственных конечностях.

"С помощью нашей системы Bi-Touch мы можем легко обучить агентов ИИ в виртуальном мире за пару часов выполнять бимануальные задачи, ориентированные на осязание. И что еще более важно, мы можем напрямую применять этих агентов из виртуального мира в реальном без дополнительного обучения - поясняет ведущий автор работы Ицзюнь Линь. - Тактильный бимануальный агент может решать задачи даже при неожиданных возмущениях и мягко манипулировать хрупкими объектами".

Бимануальное манипулирование с тактильной обратной связью станет ключом к развитию манипуляционных возможностей роботов человеческого уровня. Однако эта тема менее изучена, чем однорукие роботы, отчасти из-за доступности подходящего оборудования и сложности разработки эффективных контроллеров для задач с относительно большим пространством состояний и действий. Группа исследователей смогла разработать тактильную двурукую роботизированную систему, используя последние достижения в области ИИ и тактильных датчиков.

Исследователи создали виртуальный мир (симуляцию) с двумя роботами, оснащенными тактильными датчиками. Затем они разработали функции вознаграждения и механизм обновления целей, которые могли бы стимулировать агентов к обучению выполнению бимануальных задач, и создали реальную тактильную двурукую роботизированную систему, к которой можно было бы непосредственно применить этот агент.

Робот обучается бимануальным навыкам с помощью Deep Reinforcement Learning (Deep-RL) - одной из самых передовых технологий в области обучения роботов. Она предназначена для обучения роботов действиям путем проб и ошибок, подобно дрессировке собаки с помощью поощрений и наказаний.

Робот учится принимать решения, пробуя различные варианты поведения для выполнения поставленных задач, например, поднимать предметы, не роняя и не разбивая их. В случае успеха он получает вознаграждение, а в случае неудачи учится тому, чего делать не следует. Со временем он находит оптимальные способы захвата предметов, используя эти поощрения и наказания. ИИ-агент полагается только на проприоцептивную обратную связь - способность тела ощущать движение, действие и местоположение, а также на тактильную обратную связь. Им удалось успешно заставить двурукого робота безопасно поднимать такие хрупкие предметы, как картофельные чипсы Pringle.

"Наша система Bi-Touch демонстрирует перспективный подход с доступным программным и аппаратным обеспечением для обучения бимануальному поведению с помощью осязания в симуляции, который может быть непосредственно применен в реальном мире, - говорит соавтор работы профессор Натан Лепора. - Разработанная нами тактильная симуляция двурукого робота позволяет проводить дальнейшие исследования более разнообразных задач, поскольку код будет открытым, что идеально подходит для разработки других последующих задач".

"Наша система Bi-Touch позволяет тактильному двурукому роботу обучаться на симуляторе и выполнять различные манипуляционные задачи в реальном мире,- заключил Ицзюнь. - И теперь мы можем легко обучить агентов ИИ в виртуальном мире за пару часов выполнять бимануальные задачи, ориентированные на осязание".

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

В CU Boulder создали миниатюрного модульного робота, способного менять форму
Ильяс
04.09.2023
11:07:48
1) "нынешняя итерация CLARI подключена к источнику питания и управления" - если всё это не на борту робота, то робот не так-то и хорош, ...
MR4Weld - первое роботизированное мобильное решение для судостроения
Игорь
08.07.2023
10:34:08
Это перл просто! Внедрение роботов "повысит благосостояние работников"!!! Ха-ха-ха... Увольнение ненужных сварщиков повысит их благосостояние... Как...