Давать роботу быстрее понять

Если ты за столом с ручкой или карандашом удобно, попробуйте этот шаг: возьмите ручку, один конец с большим и указательным пальцами и надавите на другой конец на рабочий стол. Сдвиньте пальцы вниз ручку, затем переверните ее вверх дном, не давая ему упасть. Не слишком сложно, верно?

Но за робота, скажем, тот, который перебрав складских объектов и пытающихся понять один из них-это вычислительно налоговым маневром. Прежде чем даже пытаться переместить его необходимо рассчитать перечень свойств и вероятностей, такие как трение и геометрии таблицы, перо и ее двумя пальцами, и как различные комбинации этих свойств механически взаимодействуют, исходя из фундаментальных законов физики.

Теперь инженеры Массачусетского технологического института нашли способ значительно ускорить процесс планирования необходимо для робота, чтобы настроить ее хватка на объект, нажимая, что объект на неподвижной поверхности. В то время как традиционные алгоритмы потребует десятков минут для того, чтобы распланировать последовательность движений, подход бреет новой команды процесс предварительного планирования, чтобы менее чем за секунду.

Альберто Родригес, доцент кафедры инженерной механики Массачусетского технологического института, говорит быстрее процесс планирования позволит роботам, особенно в промышленных установках, чтобы быстро понять, как отталкиваться, скользить вдоль, или иным образом использовать объекты в их среде, чтобы переместить объекты в их руках. Такие ловкие манипуляции полезны для любых задач, включающих сбор и сортировку, и даже замысловатые использовать инструмент.

«Это способ продлить стойкость даже простых робототехнических захватов, потому что в конце дня, в среду является то, что каждый робот имеет вокруг него», — говорит Родригес.

Результаты команды были опубликованы сегодня в Международном журнале исследований робототехники. Родригеса соавторы ведущий автор Нихил Чаван-Dafle, аспирант в области машиностроения, и Рейчел Холладей, аспирант в области электротехники и компьютерных наук.

Физика в конусе

Группа Родригеса работает на включение роботов для использования их среде, чтобы помочь им выполнить физические задачи, такие как сбор и сортировка объектов в ячейке.

Существующие алгоритмы, как правило, занять несколько часов, чтобы запланировать последовательность движений для роботов захваты, в основном потому, что для каждого движения, что, по ее мнению, алгоритм должен сначала посчитать, будет ли это предложение будет удовлетворять ряду физических законов, например, в основе законов движения Ньютона и закона кулона, описывающего силы трения между объектами.

«Это трудоемкий вычислительный процесс, чтобы интегрировать все эти законы, рассмотреть все возможные движения робот может делать, и выбрать полезную одним из тех», — говорит Родригес.

Он и его коллеги обнаружили, компактный способ решить физику этих манипуляций, заранее решая, как рука робота должна двигаться. Они сделали это с помощью «конусы движения,» которые по сути являются визуальный, конусообразные карты трения.

Внутри конуса изображает все толкая движений, которые могли бы быть применены к объекту в определенном месте, удовлетворяя фундаментальные законы физики и позволяет роботу держать объект. Пространство вне конуса представляет все толкает, что бы каким-то образом вызвать объект, чтобы выскользнуть из хватки робота.

«Казалось бы, простых вариаций, таких, как жесткий робот захватывает объект, может значительно изменить то, как объект движется в руках при нажатии,» Холладей объясняет. «Основываясь на том, как тяжело ты хватаешься, там будет другое движение. И это часть физической рассуждения о том, что алгоритм ручки».

Алгоритм команды рассчитывает конус движения для различных возможных конфигураций между роботизированный захват, объект, который он держит и окружающую среду от которых он настаивает, чтобы выбрать и последовательности разных осуществимо толкает для перемещения объекта.

«Это сложный процесс, но все равно гораздо быстрее, чем традиционный метод-достаточно быстро, что планирует целую серию толкает занимает полсекунды,» Холладей говорит.

Большие планы

Исследователи протестировали новый алгоритм на физическом установки с трехходовым взаимодействия, в котором был простой робототехнический захват холдинга Т-образного блока и, упираясь в вертикальную полосу. Они использовали несколько стартовых конфигураций, с роботом захвата блока на конкретную позицию и прижав ее панели под определенным углом. Для каждой начальной конфигурации, алгоритм мгновенно сгенерировал карту всех возможных сил, что робот может применяться и положение блока, что приведет.

«Мы сделали несколько тысяч толчков, чтобы проверить нашу модель правильно предсказывает то, что происходит в реальном мире,» говорит Холладей. «Если мы применим такой толчок, что внутри конуса, захватил объект должен находиться под контролем. Если это снаружи, то объект должен выскользнуть из хватки».

Исследователи обнаружили, что алгоритм предсказания надежно подобранные физические результаты в лаборатории, планирование последовательности движений, таких как переориентация блока на стойку перед установкой его на стол в вертикальном положении-в менее чем за секунду, по сравнению с традиционными алгоритмами, которые принимают более 500 секунд, чтобы планировать.

«Потому что у нас это компактное представление механики трехстороннего взаимодействия между роботом, объекта и среды их обитания, Теперь мы можем атаковать большими проблемами планирования», — говорит Родригес.

Группа надеется применить и расширить свой подход, чтобы включить робота Gripper для того чтобы обрабатывать различные типы инструментов, например, в промышленном производстве.

«Большинств фабрика роботов, которые используют инструменты имеют специально вручную, поэтому вместо того, чтобы иметь возможность схватить отвертку и использовать его в много различных способов, они просто делают руки отвертку,» Холладей говорит. «Вы можете себе представить, что требует менее расторопны планирования, но это гораздо более жесткие ограничения. Мы бы хотели, робот, чтобы иметь возможность использовать и подобрать много разных вещей».

Это исследование было поддержано, в части, MathWorks в МИТ-Альянс активно, и Национальный научный фонд.

сделать разницу: спонсорские возможности