Человекоподобные роботы с телами, напоминающими человеческие, вскоре смогут помочь людям выполнять самые разные задачи. Многие из задач, для выполнения которых предназначены эти роботы, включают в себя сбор предметов разной формы, веса и размера.
В то время как многие роботы-гуманоиды, разработанные на сегодняшний день, способны поднимать небольшие и легкие предметы, подъем громоздких или тяжелых предметов часто оказывается более сложной задачей. На самом деле, если объект слишком большой или тяжелый, робот может в конечном итоге сломать или уронить его.
Имея это в виду, исследователи из Университета Джона Хопкинса и Национального университета Сингапура (NUS) недавно разработали метод, который позволяет роботам определять, смогут ли они поднять тяжелый ящик с неизвестными физическими свойствами. Этот метод, представленный в статье, предварительно опубликованной на arXiv, может позволить разработать роботов, которые могут более эффективно поднимать предметы, снижая риск того, что они подберут вещи, которые они не могут поддерживать или нести.
«Нас особенно интересовало, как робот-гуманоид может рассуждать о возможности подъема ящика с неизвестными физическими параметрами, — сказал TechXplore Юаньфэн Хан, один из исследователей, проводивших исследование. задачароботу обычно необходимо сначала определить физические параметры коробки, а затем создать траекторию движения всего тела, которая будет безопасной и стабильной, чтобы поднять коробку».
Процесс, с помощью которого робот генерирует траектории движения, позволяющие ему поднимать объекты, может требовать больших вычислительных ресурсов. На самом деле роботы-гуманоиды обычно имеют большое количество степеней свободы, и движение, которое их тело должно совершить, чтобы поднять объект, должно соответствовать нескольким различным ограничениям. Это означает, что если ящик слишком тяжелый или его центр масс находится слишком далеко от робота, робот, скорее всего, не сможет совершить это движение.
«Подумайте о нас, людях, когда мы пытаемся рассуждать о том, можем ли мы поднять тяжелый предмет, например гантель», — объяснил Хан. «Сначала мы взаимодействуем с гантелью, чтобы получить определенное ощущение объекта. Затем, основываясь на нашем предыдущем опыте, мы как бы знаем, слишком тяжела она для нас, чтобы ее поднять или нет. Точно так же наш метод начинается с построения таблицы траекторий. , который сохраняет различные действительные подъемные движения для робота, соответствующие ряду физических параметров коробки, используя симуляции. Затем робот рассматривает эту таблицу как знание своего предыдущего опыта».
Техника, разработанная Ханом в сотрудничестве с его коллегой Руиксином Ли и его руководителем Грегори С. Чирикджяном (профессором и заведующим кафедрой машиностроения НУС), позволяет роботу получить представление о параметрах инерции коробки после краткого взаимодействия. с этим. Затем робот просматривает таблицу траекторий, сгенерированную этим методом, и проверяет, включает ли она подъемное движение, которое позволило бы ему поднять коробку с этими расчетными параметрами.
Если это движение или траектория существует, то подъем ящика считается выполнимым, и робот может немедленно выполнить задачу. Если его нет, то робот считает задачу не по силам.
«По сути, таблица траекторий, которую наш метод создает в автономном режиме, сохраняет действительные траектории подъемного движения всего тела в соответствии с диапазоном параметров инерции коробки», — сказал Хан. «Впоследствии мы разработали алгоритм, основанный на физическом взаимодействии, который помогает робот безопасно взаимодействуйте с коробкой и оцените инерционные параметры коробки».
Новая техника позволяет роботам быстро определять, способны ли они выполнить задачу, связанную с подъемом груза. Таким образом, это экономит время и вычислительную мощность, поскольку не позволяет роботам генерировать движения всего тела перед каждой попыткой подъема, даже неудачной.
Хан и его коллеги оценили разработанный ими подход в серии тестов с использованием NAO, известного человекоподобный робот разработан компанией SoftBank Robotics. В этих испытаниях NEO быстро и эффективно идентифицировал объекты, которые было невозможно или очень трудно поднять с помощью новой техники. В будущем тот же метод можно будет применить к другим роботам-гуманоидам, чтобы сделать их более надежными и эффективными в выполнении задач, связанных с подъемом больших или тяжелых предметов.
«Наш метод может значительно повысить эффективность работы при выполнении практических задач, особенно при повторяющихся задачах», — сказал Хан. «В нашей будущей работе мы планируем применить наш подход к различным объектам или подъемным задачам».