Промышленного робота научили делать массаж
Инженеры из Великобритании, Китая и Египта превратили промышленный манипулятор в обучаемого робота-массажиста. Ему можно показать нужные движения, после чего он запомнит их и сможет применить на других людях, поддерживая при этом комфортный и безопасный уровень нажатия на спину, рассказывают авторы статьи в Frontiers in Neurorobotics.
Роботов давно пытаются применять в медицине, но очень часто их используют в качестве помощников для врачей. В первую очередь это вызвано опасениями за безопасность и здоровье пациентов. Во многом из-за этих опасений в робототехнике возникла отдельное направление по мягким роботам, которые не могут нанести людям травму благодаря отсутствию жестких компонентов. Но пока это направление только развивается, инженерам удобнее использовать коммерчески доступных роботов для медицинских задач.
Инженеры под руководством Шаосян Ли (Shaoxiang Li) из Университета науки и технологий Циндао научили промышленную роборуку Kuka LBR делать массаж спины. При создании робота-массажиста возникают несколько основных технологически сложных задач: ему нужно понимать свою силу нажатия, чтобы не навредить человеку, уметь учиться на примерах, показанных человеком, и уметь адаптировать выученный навык к конкретному пациенту с уникальными для него пропорциями тела.
Чтобы робот запомнил движения во время массажа, врач должен своей рукой двигать манипулятор соответствующим образом и повторить это несколько раз. Во время демонстраций алгоритм собирает данные о движении частей манипулятора и формирует из них примитивы динамического движения (DMP). Грубо говоря, алгоритм разбивает действие на несколько более простых действий с легко описываемыми траекториями. Благодаря этому, а также алгоритму отслеживания траектории и усилий на конце манипулятора и его сегментах, робот может повторять показанные ему движения, не имея предварительных данных о форме и изгибах спины конкретного пациента.
Авторы проверили работу алгоритмов на трех задачах. Сначала инженер пять раз двигал манипулятор над бумагой и показывал ему, как рисовать синусоиду. Оказалось, что после обучения робот смог не только повторить траекторию, но и сделать ее более гладкой. Во втором и третьем эксперименте робот уже выполнял свою основную задачу. В одном из них участвовало три добровольца, а демонстрации проводились только один раз на одном из них. Тем не менее манипулятор смог подстроиться под различия в форме и размерах тела между тремя участниками.
Недавно израильские инженеры испытали волнообразного робота-эндоскопа в свином кишечнике. Он смог полностью автономно пролезть через орган, правда, получая питание извне по проводу.
Григорий Копиев
Гексакоптер оснащен двумя взлетно-посадочными платформами для квадрокоптеров
Инженеры из Сколтеха разработали гибридный гексакоптер MorphoLander, который выступает в роли передвижного аэродрома для дронов меньшего размера. MorphoLander не только летает, но и может ходить по неровной поверхности при помощи четырех ног. В верхней части корпуса расположены две взлетно-посадочные платформы для микродонов. Дрон может пригодиться для инспекции объектов и поиска пострадавших во время стихийных бедствий, говорится в препринте на arXiv.org. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера Дроны отлично подходят для выполнения задач поиска, инспекции и мониторинга, но потребляют много энергии и не могут долго находиться в полете. Одним из способов преодолеть это ограничение стала разработка дронов гибридной конструкции, которые могут не только летать, но и передвигаться по земле, например, с помощью колес или ног. Несмотря на то, что такой подход позволяет продлить время работы за счет менее энергозатратного способа передвижения по поверхности, продолжительность полета гибрида и его эффективность часто снижается из-за дополнительного веса. Инженеры под руководством Дмитрия Тетерюкова (Dzmitry Tsetserukou) из Сколтеха предложили использовать громоздкий дрон в качестве носителя для дронов поменьше. Тогда большой дрон выступает в роли передвижного «улья», который в нужный момент выпускает рой маленьких дронов, способных более эффективно выполнить задачу на большой территории за счет совместной работы. Разработанный прототип под названием MorphoLander представляет собой гексакоптер с четырьмя ногами, каждая из которых имеет три степени свободы. С их помощью дрон может передвигаться по неровной поверхности. Масса гибрида немного больше 10 килограмм. Встроенного аккумулятора хватает на 12 минут полета. Сверху на корпусе закреплены две посадочные платформы диаметром 20 сантиметров, на которые могут садиться микродроны. Чтобы микродронам (инженеры использовали Crazyflie 2.1 массой 27 грамм) было проще садиться на MorphoLander, материнский дрон с помощью алгоритма стабилизации старается удерживать горизонтальное положение платформ, подстраивая высоту ног под неровности поверхности. Посадка микродронов происходит под управлением алгоритма машинного обучения, его обучение с подкреплением проходило в симуляторе на платформе игрового движка Unity, который позволяет имитировать физику, с использованием пакета машинного обучения Unity ML Agents. Обученный алгоритм посадки затем испытали в трех сценариях с участием реальных дронов. В первом два микродрона должны были взлетать с расстояния полутора метров от MorphoLander и затем садиться на его платформы. Среднее значение отклонения от центра платформы в этом сценарии составило всего около 5,5 миллиметра. Во втором сценарии микродроны должны были садиться на материнский дрон, стоящий на неровной поверхности. В этом случае ошибка возросла и составила 25 миллиметров. Третий сценарий имитировал реальное применение: микродроны взлетали с платформ, в то время как MorphoLander отходил от места взлета на некоторое расстояние, после чего микродроны должны были сесть обратно. Среднее значение отклонения от центра 20-сантиметровой платформы составило 35 миллиметров. В будущем инженеры планируют увеличить точность и устойчивость алгоритма управления микродронами за счет контроля тяги отдельных винтов. https://www.youtube.com/watch?v=fV8_Ejy81s8&t=1s Совместная работа помогает роботам справляться с более трудными задачами. К примеру японские инженеры разработали систему из работающих в паре дрона и наземного робота. Они соединены друг с другом тросом, что позволяет наземного дрону взбираться на более крутые подъемы. Для этого дрон закрепляет трос на вершине, после чего наземный робот натягивает его с помощью лебедки и поднимается наверх.