Роботов обучили лепке
Американские исследователи разработали алгоритм моделирования поведения объектов из разных материалов, позволяющий роботам деформировать их заданным образом. Во время действия робот создает модель объекта, состоящую из частиц, и постоянно уточняет ее в соответствии со своими наблюдениями, что позволяет эффективно взаимодействовать даже с объектами, свойства которых неизвестны заранее, рассказывают авторы статьи, которая будет представлена на конференции ICRL 2019.
Люди уже в возрасте нескольких месяцев вырабатывают понимание того, что материалы разных типов, к примеру, пластилин и металл, ведут себя разным образом. Это понимание ценно не само по себе, а потому что оно позволяет эффективно взаимодействовать с различными предметами, благодаря прогнозированию того, как поведет себя тот или иной материал при сжимании, подбрасывании и других действиях. Но пока роботы с манипуляторами для захвата предметов либо не умеют понимать такие свойства вовсе, либо обладают крайне ограниченными алгоритмами.
Группа исследователей из Массачусетского технологического института под руководством Антонио Торральбы (Antonio Torralba) разработала алгоритм симуляции деформации, позволяющий роботам эффективно деформировать предметы из разных материалов, даже если изначально они знают только их форму. Принцип работы алгоритма заключается в построении графа, в котором вершины представляют собой частицы материала, а ребра — взаимодействия между ними. При деформации вершины графа перемещаются относительно друг друга, а изначальный импульс распространяется по материалу через его ребра. Такой подход имеет несколько сложностей в реализации. Во-первых, поведение такого графа различается для материалов разных типов, а во-вторых, для его построения нужны данные об объекте.
Авторы предложили использовать нейросеть, которая учится понимать различия в поведении разных материалов при их деформации. При этом авторы применили наборы правил для разных типов материалов: жестких, деформируемых и жидких тел. К примеру, при деформации упругого тела необходимо учитывать как текущее положение частицы, так и ее исходное положение, в которое она затем вернется, а в случае пластической деформации это исходное положение необходимо менять.
Исследователи создали нейросеть, которая учится понимать поведение тел при деформации на физической симуляции. При работе с реальными предметами у алгоритма нет данных о внутреннем устройстве предмета, поэтому ему приходится прогнозировать их самому. Перед началом работы он создает 3D-модель предмета на основе его наблюдаемой формы, и разбивает ее на тысячи частиц. После этого алгоритм получает команду на деформирование объекта таким образом, чтобы он принял заданную форму. Имея данные о форме объекта алгоритм рассчитывает необходимые сжатия, которых может быть несколько, и отслеживает, чтобы структура предмета была похожа на то, что запросил пользователь.
Разработчики не только обучали и проверяли алгоритм на симуляции, но и показали его работу на реальном роботе с захватом. Во время экспериментов робот получал желаемую форму, к примеру, ему необходимо было превратить комок деформируемого пористого материала в букву Т. Несмотря на отсутствие предварительного знания о том, как поведет себя этот материал, роботу удалось смять материал в похожую, хотя и не идентичную форму.
Помимо алгоритмов прогнозирования деформации роботам для взаимодействия с мягкими предметами необходимо уметь точно измерять сопротивление материала давлению. В 2017 году американские инженеры создали для этого робота, обладающего осязанием благодаря жидкому металлу. Он располагается внутри каналов на поверхности манипулятора, которые сжимаются или растягиваются при взаимодействии с предметами и тем самым меняют сопротивление металла.
Григорий Копиев
А также летать, ездить и самостоятельно прокладывать маршрут
Инженеры разработали робота-трансформера под названием Morphobot M4, который может ездить как четырехколесный ровер, летать как квадрокоптер, ходить как четвероногий робот и стоять вертикально, балансируя на двух ногах-колесах. Кроме того он способен комбинировать эти режимы, чтобы преодолевать встречающиеся на пути препятствия. Робот оснащен автономной системой навигации и может самостоятельно прокладывать маршрут, выбирая подходящий режим передвижения. Благодаря таким возможностям Morphobot сможет применяться для широкого спектра задач, оптимально расходуя энергию. Статья опубликована в журнале Nature Communications. Большинство из существующих сегодня типов роботов не универсальны и не могут передвигаться в любых условиях одинаково эффективно. К примеру, мультикоптеры тратят много энергии в полете и поэтому могут находиться в воздухе непродолжительное время, а колесные и ходячие роботы обладают более высокой энергоэффективностью, но ограничены передвижением по относительно ровной поверхности. Инженеры пытаются обойти эти ограничения через создание гибридных конструкций. Например, американские инженеры совместили квадрокоптер с ходячим двуногим роботом, а разработчики из Кореи собрали гибрид коптера с колесным ровером. Большинство подобных проектов объединяет один недостаток: часть конструкции робота, предназначенная для передвижения в одной среде, никак не используется при движении в другой, выступая лишь в качестве пассивного груза. Инженеры под руководством Мортезы Гариба (Morteza Gharib) из Калифорнийского технологического института решили создать гибридного робота, все части конструкции которого принимают участие в разных типах движения. В результате у них получился робот-трансформер Morphobot M4, который представляет собой гибрид квадрокоптера и четырехколесного робота. Его масса около шести килограмм, а многие детали выполнены из углеволокна и с помощью 3D-печати. В режиме колесного ровера длина робота составляет 0,7 метра, а ширина и высота 0,35 метра. Четыре колеса робота диаметром 0,25 метра расположены на концах балок, которые играют роль подвижных конечностей. Они могут отклоняться сервомоторами в двух направлениях продольно и перпендикулярно в сторону от корпуса. Колеса приводятся в движение отдельными электромоторами. При трансформации в квадрокоптер обода выступают в роли защитных бамперов для воздушных винтов, расположенных внутри колес с электромоторами в осях, а четыре конечности робота разворачиваются, направляя плоскости пропеллеров параллельно поверхности земли. Корпус робота в этом режиме поддерживается расположенными снизу посадочными опорами. Суммарная тяга всех четырех винтов составляет около девяти килограмм. Morphobot может комбинировать два основных режима, например, для того чтобы преодолевать препятствия, которые он не может переехать. Для этого роторы в одной части робота разворачиваются в полетный режим, а вторая пара конечностей продолжает опираться на колеса. Таким образом робот может забираться на крутые склоны с наклоном больше 45 градусов, затрачивая меньше энергии, чем при полноценном полете в режиме квадрокоптера. Также используя пару винтов только с одной стороны М4 может принять вертикальное положение, балансируя на двух колесах, напоминая при этом двуногий ходячий робот. В режиме ровера М4 может регулировать высоту корпуса относительно поверхности, выдвигая конечности с колесами вперед и назад. Это может пригодиться для преодоления препятствий с ограничением по высоте. Робот также может ходить как четвероногий, перебирая конечностями с колесами как ногами, это может пригодится для преодоления неровностей на пути. Помимо этого, М4 способен использовать конечности с колесами в роли манипуляторов, ухватывая и удерживая предметы с помощью колесных ободов. В качестве примера разработчики продемонстрировали, как робот удерживает таким образом небольшой шар, балансируя при этом на двух колесах в вертикальном положении. Morphobot может передвигаться автономно, трансформируясь в наиболее подходящий в текущей ситуации режим. Для низкоуровневого управления используются два отдельных микроконтроллера, которые отвечают за движения колес и конечностей в режиме ровера и за полет в режиме коптера. Навигация и планирование маршрута происходят с помощью компьютера Jetson Nano, который использует данные об окружении, поступающие со стереокамеры Intel RealSense. На борту также есть инерционный измерительный модуль, средства беспроводной коммуникации для удаленного управления и батарея емкостью 4000 миллиампер-час. https://www.youtube.com/watch?v=S4eQXXxUnNE По словам разработчиков, такие способности позволят использовать подобных роботов-трансформеров для широкого спектра задач, например, для поиска и спасения людей во время стихийных бедствий, или в качестве робота для исследования космоса. Ранее мы рассказывали о другом дроне-трансформере с необычной конструкцией под названием DRAGON, которого построили японские инженеры. Он состоит из нескольких сегментов, может менять форму прямо в полете, захватывать предметы, огибая их с двух сторон и поворачивать вентили.