При надувании они изгибаются и обхватывают предмет с разных сторон
Американские инженеры разработали для роботов захват в виде щупальцев. Они представляют собой полые трубки с несимметричной конструкцией: она позволяет трубкам закручиваться при подаче воздуха и захватывать предметы разной формы. Статья о разработке опубликована в Proceedings of the National Academy of Sciences, ее препринт доступен на arXiv.org.
Для нас взять со стола кружку или достать из кармана смартфон — простая и отточенная до автоматизма задача, которую мы делаем, не задумываясь. Но на самом деле чтобы схавтить предмет, мы анализируем его размеры, форму и даже можем предположить по его виду, сколько он весит и насколько он жесткий. Воссоздать эти навыки в роботе — весьма трудная задача, над решением которой работает много инженерных групп по всему миру. И они выбирают самые разные подходы. Так, некоторые из них пытаются научить роботов прогнозировать свойства предметов подобно людям. Другие же создают универсальные захваты, которые не требуют подобного прогнозирования. Как правило, такой подход оказывается проще и дешевле в реализации, хотя может давать не самые высокие результаты.
Этот подход выбрала и группа под руководством Роберта Вуда (Robert Wood) из Гарвардского университета. Инженеры решили создавать захват не из пары сжимающихся частей, как часто делают при разработке робоманипуляторов, а набор из множества простых и пассивных элементов.
В манпуляторе установлено 12 полых трубок из эластомера, закрытых с одной стороны и подключенных к насосу с другой. Особенность этих трубок заключается в том, что они их строение не идеально круглое: с одной стороны стенка сделана толще. В обычном состоянии это незаметно, но когда насос начинает закачивать в них воздух эта ассиметрия заставляет трубку изгибаться и закручиваться вокруг предмета. Кроме того, трубки могут закручиваться вокруг или упираться друг в друга, увеличивая вероятность удачного захвата.
Одной такой трубки, как правило, недостаточно схватить предмет, особенно если в нем нет полостей. Но за счет того, что их 12, манипулятор эффективно хватает предметы разной формы и с разным типом поверхности. А чтобы отпустить предмет, достаточно убрать из трубок избыточное давление, выключив пневмонасос.
Двухступенчатый алгоритм управления точно имитирует движения, учитывая ограничения конструкции
Инженеры из Disney и ETH Zurich разработали метод обучения нейросетевого алгоритма для управления движениями трехмерных персонажей и роботов, который позволяет точно воспроизводить заданные движения на основе кинематических данных с учетом физики. Метод использует двухэтапный процесс обучения: сначала с помощью вариационного автоэнкодера создается внутреннее представление о базовых движениях, а затем обучается политика управления, которая использует это представление для генерации команд управления движениями. Такой подход обеспечивает реалистичное и плавное выполнение движений, адаптируясь к физическим ограничениям и используя движения, которых не было в обучающей выборке. Алгоритм успешно протестировали на виртуальном персонаже в симуляции, а также на человекоподобном роботе с 20 степенями свободы. Подробное описание метода опубликовано на сайте Disney Research.