Осязание как ключ к точности: роботы учатся манипулировать вслепую

Автор: Денис Аветисян

Новая система позволяет роботам уверенно выполнять сложные манипуляции, полагаясь исключительно на тактильные ощущения и логический анализ.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В задачах манипулирования роботом восприятие окружения и когнитивные процессы позволяют не только понимать сцену по визуальным сигналам, но и компенсировать отсутствие видимости, используя тактильные ощущения для определения контактных состояний, при этом предложенный метод Contact SLAM отказывается от точной классификации этих состояний, фокусируясь на определении площади контакта в процессе исследования окружающей среды.

Представлен алгоритм Contact SLAM, объединяющий активное тактильное исследование, физическое моделирование и построение карты окружения для точных манипуляций в условиях отсутствия визуального контроля.

Выполнение точных манипуляций роботом в условиях ограниченной видимости представляет собой сложную задачу, требующую надежного восприятия окружающей среды. В данной работе представлена новая методика ‘Contact SLAM: An Active Tactile Exploration Policy Based on Physical Reasoning Utilized in Robotic Fine Blind Manipulation Tasks’, основанная на тактильном зондировании и физическом моделировании для построения карты окружения и планирования движений. Предложенный подход ‘Contact SLAM’ позволяет роботу успешно выполнять сложные манипуляции, такие как сборка разъемов и перемещение блоков, полагаясь исключительно на тактильные ощущения и априорные знания о сцене. Возможно ли дальнейшее развитие этой концепции для создания полностью автономных роботов, способных к сложным манипуляциям в любых условиях освещенности?

За пределами зрения: Ограничения традиционной робототехники

Традиционные методы управления роботами-манипуляторами в значительной степени опираются на визуальное сервоуправление, что создает существенные ограничения в сложных и загроможденных средах. Эта зависимость от зрения приводит к снижению эффективности в ситуациях, когда визуальная информация частично или полностью недоступна, например, при плохом освещении или наличии препятствий. Роботы, полагающиеся исключительно на зрение, испытывают трудности при выполнении задач в хаотичном окружении, где объекты перекрывают друг друга или находятся вне поля зрения датчиков. В таких условиях точность и надежность манипуляций резко снижаются, что препятствует широкому внедрению роботов в реальные производственные и бытовые сценарии, требующие гибкости и адаптивности к изменяющимся условиям.

Зависимость от визуального восприятия значительно снижает надежность и адаптивность робототехнических систем в реальных условиях. Исследования показывают, что при работе в загроможденных пространствах или при недостаточной освещенности, когда зрение становится ненадежным, роботы испытывают трудности с выполнением даже простых задач. Отсутствие тактильной чувствительности, способности ощупывать и понимать свойства объектов без визуального контроля, приводит к ошибкам при захвате и манипулировании предметами. В результате, роботы оказываются неспособными эффективно функционировать в динамичных и непредсказуемых средах, где требуется гибкость и способность адаптироваться к изменяющимся условиям, что ограничивает их применение в таких областях, как сборка, обслуживание и взаимодействие с людьми.

Современные роботизированные системы, полагающиеся преимущественно на зрение для манипулирования объектами, зачастую испытывают трудности при выполнении задач, требующих высокой точности и надежного распознавания предметов в условиях недостаточной или отсутствующей визуальной информации. Это особенно заметно при работе с гибкими, деформируемыми объектами или в загроможденных средах, где визуальные помехи могут существенно снизить эффективность и надежность манипуляций. Отсутствие альтернативных сенсорных модальностей, таких как тактильные датчики или проприоцепция, ограничивает способность роботов к адаптации и решению сложных задач, требующих тонкой моторики и понимания свойств объекта, не полагаясь исключительно на визуальные данные. В результате, современные подходы часто оказываются неэффективными в реальных условиях, где визуальная информация может быть неполной, зашумленной или вовсе недоступной, что подчеркивает необходимость разработки более надежных и универсальных систем манипулирования.

Предложенный метод рассматривает манипулирование как задачу SLAM, объединяя локализацию инструментов и объектов с построением карты контактной информации для определения оптимальной стратегии движения на основе оценки информационного прироста.

Тактильный интеллект: Манипулирование в темноте

Манипулирование вслепую, основанное исключительно на тактильном восприятии, представляет собой эффективную альтернативу традиционным методам, обеспечивающую повышенную надежность и устойчивость к внешним помехам. В отличие от систем, полагающихся на зрение, тактильное управление позволяет роботу выполнять задачи по захвату и перемещению объектов в условиях плохой освещенности, при наличии препятствий или в ситуациях, когда визуальная информация недоступна или ненадежна. Такой подход особенно важен для применения роботов в сложных и неструктурированных средах, где визуальные датчики могут быть ограничены или неэффективны, обеспечивая возможность автономной работы и адаптации к изменяющимся условиям без необходимости в предварительном визуальном анализе объекта или окружения.

Эффективное тактильное манипулирование требует точного определения состояния — понимания конфигурации как робота, так и объекта взаимодействия посредством осязания. Это включает в себя определение положения и ориентации манипулятора, а также формы, размера и положения объекта в пространстве. Для достижения этого используются данные, получаемые от тактильных сенсоров, которые регистрируют силу и распределение давления в точках контакта. Точное определение состояния необходимо для планирования траектории движения манипулятора, контроля силы захвата и предотвращения столкновений, обеспечивая надежную и устойчивую работу в условиях неопределенности или при отсутствии визуальной информации. Построение полной картины состояния требует интеграции данных от различных тактильных сенсоров и, возможно, других источников информации, таких как кинематическая модель робота и предположения о свойствах объекта.

Датчики силы и тактильные сенсоры предоставляют ключевую информацию о силах контакта и геометрии объекта, являясь основой для успешной манипуляции. Эти датчики измеряют как величину, так и направление сил, действующих на поверхность робота при контакте с объектом, что позволяет определить положение и ориентацию объекта в пространстве. Сбор данных о распределении сил контакта позволяет построить модель формы объекта, даже в условиях ограниченной видимости или ее отсутствия. Использование этой информации в алгоритмах управления позволяет роботу надежно захватывать, перемещать и собирать объекты, обеспечивая устойчивость манипуляций и предотвращая повреждения как робота, так и обрабатываемых предметов. Точность и надежность работы датчиков силы и тактильных сенсоров напрямую влияют на эффективность и безопасность всего процесса манипулирования.

Эксперименты по калибровке и манипулированию включали процесс калибровки тактильного сенсора Tac3D, а также сборку гильз и задачу толкания блоков.

Контактный SLAM: Построение тактильной модели мира

Contact SLAM представляет собой новую структуру, объединяющую тактильное восприятие и физическое моделирование для построения динамической модели окружающего мира. Данный подход позволяет создавать карту окружения и отслеживать положение робота в ней, используя исключительно тактильные данные, полученные от сенсоров при физическом контакте с объектами. В основе системы лежит интеграция методов фильтрации частиц и оптимизации графа факторов, обеспечивающих надежную оценку состояния и управление неопределенностью при построении и обновлении модели мира. В отличие от традиционных систем SLAM, полагающихся на визуальные данные, Contact SLAM функционирует эффективно в условиях отсутствия видимости, что расширяет возможности применения роботов в сложных и плохо освещенных средах.

В основе системы Contact SLAM лежит использование методов фильтрации частиц и оптимизации графа факторов для обеспечения надежной оценки состояния и управления неопределенностью. Фильтрация частиц позволяет представлять вероятностное распределение состояния системы набором частиц, каждая из которых представляет гипотезу о текущем состоянии. Оптимизация графа факторов, в свою очередь, представляет собой метод решения задачи оценки состояния, формулируемый как задача минимизации некоторой функции потерь, выраженной через граф, где узлы представляют переменные состояния, а ребра — ограничения, полученные из сенсорных данных и модели движения. Комбинация этих методов позволяет эффективно обрабатывать шумные данные, учитывать априорную информацию и поддерживать оценку состояния с учетом его неопределенности, что критически важно для надежной работы системы в сложных условиях.

Система Contact SLAM обеспечивает точное и надежное понимание окружающей среды, используя комбинацию активного тактильного исследования и метода наименьших квадратов. Активное тактильное исследование позволяет целенаправленно собирать информацию о поверхности объекта, в то время как метод наименьших квадратов используется для оптимизации оценки положения и ориентации объекта на основе этих тактильных данных. Важно отметить, что данная система способна функционировать эффективно даже при отсутствии визуальной информации, полагаясь исключительно на тактильные ощущения для построения и обновления модели окружения. Это достигается путем минимизации разницы между измеренными тактильными данными и предсказанными значениями на основе текущей оценки состояния объекта.

В ходе экспериментальной валидации тактильного восприятия система Contact SLAM демонстрирует высокую точность локализации точек контакта, достигая погрешности не более 0.5 мм. Данный показатель был получен в ходе серии тестов, направленных на оценку способности системы к точному определению координат точек соприкосновения с объектами окружения. Использование методов фильтрации частиц и оптимизации графа факторов позволило добиться стабильных результатов и минимизировать влияние шумов и погрешностей измерений. Достигнутая точность локализации является ключевым фактором для успешного выполнения задач манипулирования и сборки, особенно в условиях ограниченной или отсутствующей визуальной информации.

В задачах сборки гнезд, разработанная система демонстрирует стабильную производительность, достигая ошибок локализации в диапазоне 1-5 мм после 6-8 итераций активного тактильного исследования. Данный результат подтверждает эффективность подхода, основанного на интеграции тактильных данных и методов оптимизации, в условиях, когда визуальная информация недоступна или ограничена. Ошибки локализации измеряются относительно целевого положения соединяемых элементов и отражают точность позиционирования манипулятора для успешной сборки.

В процессе выполнения задачи по сборке гнезда, система Contact SLAM демонстрирует стабильное завершение сборки в среднем за 6-8 шагов тактильного исследования. Каждый шаг включает в себя активное тактильное сканирование поверхности детали и последующую оптимизацию оценки положения для обеспечения точной стыковки. Данный показатель эффективности достигнут благодаря интеграции тактильной информации с алгоритмами физического моделирования и оптимизации, что позволяет системе эффективно справляться с неопределенностями и погрешностями, возникающими при тактильном исследовании. Стабильность и надежность системы подтверждены экспериментальными данными, демонстрирующими успешное завершение задачи сборки в большинстве случаев при заданном количестве шагов исследования.

Система Contact SLAM расширяет возможности когниции объектов за счет привязки восприятия к тактильным данным. В отличие от систем, полагающихся преимущественно на визуальную информацию, данная система формирует представление об объектах, основанное на непосредственном физическом взаимодействии. Это позволяет получать информацию о свойствах объектов, таких как форма, текстура и жесткость, непосредственно из тактильных ощущений. Привязка восприятия к тактильным данным обеспечивает более глубокое понимание свойств объекта, позволяя системе не только идентифицировать объект, но и понимать его физические характеристики и потенциальные взаимодействия с окружающей средой. Такой подход особенно важен в условиях ограниченной видимости или при работе с объектами, для которых визуальная информация недостаточна или ненадежна.

К ловким роботам: Аппаратное обеспечение и перспективы развития

Успешная реализация Contact SLAM, метода одновременной локализации и построения карты посредством тактильных взаимодействий, напрямую зависит от передовых аппаратных средств, в частности, от датчиков, подобных Tac3D. Эти датчики обеспечивают получение высокоразрешающих тактильных данных, позволяя роботу «чувствовать» окружающие объекты и поверхности с высокой точностью. Получаемая информация о силе нажатия, форме и текстуре является ключевой для построения достоверной карты окружающей среды и осуществления точных манипуляций. Благодаря высокой плотности сенсорных элементов и способности регистрировать даже незначительные изменения давления, Tac3D позволяет роботу адаптироваться к различным формам объектов и осуществлять захват даже при неполной визуальной информации, значительно расширяя возможности взаимодействия с окружающим миром.

Выбор исполнительного механизма, такого как многопальцевая роботизированная рука, оказывает существенное влияние на возможности манипулирования и сложность тактильного взаимодействия. В отличие от простых захватов, способных выполнять лишь ограниченный набор действий, сложные руки позволяют осуществлять тонкие и разнообразные операции, имитируя человеческую ловкость. Однако, увеличение числа степеней свободы и тактильных сенсоров значительно усложняет задачи управления и обработки данных, требуя разработки новых алгоритмов для координации движений и интерпретации тактильной информации. Эффективное использование возможностей многопальцевых рук предполагает не только совершенствование самих манипуляторов, но и создание интеллектуальных систем, способных планировать сложные траектории и адаптироваться к неопределенности окружающей среды, что является ключевой задачей современной робототехники.

Для обеспечения точной интерпретации данных и прецизионного управления движениями робота, критически важна четко определенная система координат. В рамках контактной SLAM и манипуляций, эта система служит единой точкой отсчета для всех сенсорных измерений и команд управления. Неточности в определении координат, даже незначительные, могут приводить к существенным ошибкам в оценке положения и ориентации объекта, а также к неверному выполнению манипуляций. Поэтому, разработка и калибровка надежной системы координат, интегрированной с сенсорными данными и алгоритмами управления, является фундаментальным требованием для достижения высокой точности и надежности роботизированных систем, способных к сложным манипуляциям в реальном мире. Эффективное использование данных с тактильных сенсоров, таких как Tac3D, напрямую зависит от способности системы точно соотносить эти данные с положением и ориентацией концевого эффектора в глобальной системе координат.

Перспективы развития Contact SLAM неразрывно связаны с расширением областей его применения и повышением адаптивности роботов. Будущие исследования направлены на преодоление ограничений, связанных со сложностью реальных сред, таких как зашумленность, непредсказуемость и разнообразие поверхностей. Особое внимание уделяется интеграции Contact SLAM с алгоритмами машинного обучения, что позволит роботам не только строить карты окружения на основе тактильных данных, но и адаптировать стратегии манипулирования к изменяющимся условиям. В частности, предполагается использование обучения с подкреплением для оптимизации захвата объектов различной формы и материала, а также для прогнозирования последствий действий в сложных сценариях взаимодействия. Успешная реализация этих подходов позволит создать роботов, способных эффективно функционировать в неструктурированных средах и выполнять сложные манипулятивные задачи, приближая нас к созданию действительно универсальных робототехнических систем.

В данной работе используются координаты, отображающие противоположные направления для левого и правого датчиков относительно их физического расположения, что влияет на вычисление приложенных сил и моментов при контакте.

Исследование демонстрирует стремление к упрощению взаимодействия робота с окружающим миром. Авторы предлагают систему ‘Contact SLAM’, позволяющую роботу ориентироваться и манипулировать объектами в условиях отсутствия визуальной информации, опираясь исключительно на тактильные ощущения и физическое моделирование. Этот подход подчеркивает важность ясности и структурной честности в проектировании сложных систем. Как заметила Ада Лавлейс: «То, что мы знаем, ограничено, а то, чего мы не знаем, бесконечно». Подобно этому, данная работа показывает, что даже ограниченные сенсорные данные, обработанные с помощью логичного подхода, могут открыть возможности для сложных манипуляций.

Что Дальше?

Представленная работа, стремясь к локализации и пониманию окружения посредством тактильного взаимодействия, лишь подчеркивает фундаментальную сложность задачи. Иллюзия “зрения” через осязание, безусловно, элегантна, но не избавляет от необходимости решать проблемы, связанные с неопределенностью восприятия и вычислительной стоимостью. Предлагаемый ‘Contact SLAM’ — это шаг, но не пункт назначения. Ненужное усложнение алгоритмов, стремящихся к эмуляции биологических систем, — насилие над вниманием исследователя. Необходимо сосредоточиться на минималистичных моделях, способных к адаптации и обучению.

Особое внимание следует уделить вопросам обобщения. Способность системы к манипулированию в хорошо изученной среде — это лишь половина дела. Реальный мир требует устойчивости к шуму, вариациям в материалах и непредсказуемым воздействиям. Плотность смысла в алгоритмах должна возрастать, а зависимость от обширных наборов данных — уменьшаться. Поиск инвариантных признаков, не подверженных влиянию внешних факторов, представляется более продуктивным, чем бесконечная оптимизация параметров.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на интеграцию тактильного восприятия с другими модальностями, такими как звук и кинестетика. Однако, прежде чем усложнять систему, необходимо отточить базовые принципы. Идеальное решение — не то, которое включает в себя все возможные факторы, а то, которое позволяет обойтись без лишних.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10481.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-12 13:24