Роботы учатся манипулировать: новый подход к управлению силой и визуальному восприятию

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили систему ImplicitRDP, объединяющую визуальную информацию и обратную связь по силе для более эффективного управления роботами в сложных задачах.

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"

Архитектура ImplicitRDP обеспечивает структурное обучение с разделением на быстрое и медленное, используя GRU для кодирования сигнала силы и причинно-следственную маску внимания для взаимодействия действия и силы, что позволяет навязать временную причинно-следственную структуру.

Предложен фреймворк ImplicitRDP, использующий архитектуру Transformer и метод предсказания виртуальных целей для обучения роботов манипулированию с использованием визуальных и силовых данных.

Эффективная манипуляция роботом в условиях тесного контакта требует одновременной обработки визуальной информации и данных тактильных датчиков, однако интеграция этих разночастотных сигналов представляет значительную сложность. В данной работе представлена система ImplicitRDP: An End-to-End Visual-Force Diffusion Policy with Structural Slow-Fast Learning, объединяющая визуальное планирование и реактивное управление силой в единой нейронной сети. Предложенный подход, использующий структурное быстро-медленное обучение и виртуальную целевую регуляризацию, позволяет достичь превосходной реактивности и надежности в задачах, требующих точного взаимодействия с окружающей средой. Способна ли эта архитектура стать основой для создания более адаптивных и эффективных робототехнических систем?

Ограничения разомкнутого управления

Традиционные подходы к управлению роботами, такие как Diffusion Policy, часто полагаются на стратегии разомкнутого цикла, что делает их уязвимыми к непредсказуемым силам контакта и внешним возмущениям. Эти методы, несмотря на использование мощных архитектур, вроде трансформеров, испытывают трудности при взаимодействии с реальным миром, где точное предсказание сил и реакций окружающей среды невозможно. Неспособность адаптироваться к неожиданным изменениям в силе трения, неровностям поверхности или другим непредсказуемым факторам приводит к снижению точности и надежности манипуляций, особенно в сложных задачах, требующих деликатного обращения с объектами или работы в динамичной среде. Таким образом, зависимость от заранее запрограммированных траекторий ограничивает возможности робота по выполнению задач в неструктурированных и меняющихся условиях.

Несмотря на использование мощных архитектур, таких как Transformer, в современных подходах к управлению роботами часто наблюдается недостаточная устойчивость при выполнении сложных манипуляций. Эти системы, хотя и способны генерировать впечатляющие последовательности действий, демонстрируют уязвимость к незначительным отклонениям в окружающей среде или неточностям в оценке контактных сил. Например, даже небольшое изменение положения объекта или появление неожиданного препятствия может привести к сбою в выполнении задачи, требуя повторного запуска или ручной корректировки. Причина кроется в том, что алгоритмы полагаются на заранее выученные шаблоны поведения, не обладая достаточной гибкостью для адаптации к непредвиденным обстоятельствам и динамически меняющимся условиям реального мира, что ограничивает их применение в задачах, требующих высокой точности и надежности.

В основе многих традиционных систем управления роботами лежит зависимость от заранее запрограммированных траекторий. Этот подход, несмотря на свою кажущуюся простоту, существенно ограничивает способность робота адаптироваться к меняющимся условиям окружающей среды. Для успешного выполнения задач требуется точное моделирование среды, что представляет собой значительную проблему в реальных сценариях, где присутствуют непредсказуемые факторы и помехи. Необходимость детального предвидения всех возможных взаимодействий с объектами и поверхностями делает систему хрупкой и чувствительной к отклонениям от запланированной траектории. В результате, даже незначительные изменения в окружении могут привести к сбоям и необходимости повторного программирования, что существенно ограничивает автономность и гибкость робота.

Предложенный метод Structural Slow-Fast Learning, сочетающий причинную временную структуру с регуляризацией на основе предсказания виртуальных целей, позволяет реализовать замкнутое управление силой в рамках временного интервала действия, предотвращая коллапс модальностей.

ImplicitRDP: Замыкая контур управления с помощью интегрированных модальностей

ImplicitRDP решает проблему ограниченности существующих систем управления роботами, предлагая сквозной алгоритм управления, объединяющий визуальные и силовые модальности в рамках единой архитектуры Transformer. Это позволяет роботу осуществлять управление в замкнутом цикле, то есть учитывать текущие силовые взаимодействия с объектом и визуальную информацию для корректировки действий в реальном времени. Интеграция этих модальностей в единую архитектуру обеспечивает более эффективное и координированное управление манипуляциями по сравнению с системами, использующими отдельные каналы обработки данных.

Структурное обучение «Slow-Fast» является ключевым компонентом системы ImplicitRDP и предназначено для эффективной обработки разночастотных данных. Метод предполагает использование отдельных ветвей обработки для высокочастотных данных, поступающих от датчиков силы, и более медленных визуальных входных данных. Это позволяет модели одновременно учитывать как быстрые изменения в силах контакта, так и общую визуальную картину, обеспечивая согласованное и эффективное управление манипулятором. Разделение обработки по частоте позволяет оптимизировать как скорость реакции на внешние воздействия, так и точность планирования траектории, что особенно важно для задач, требующих поддержания стабильного контакта.

Предложенный подход позволяет роботу реагировать в реальном времени на неожиданные силы, возникающие в процессе манипулирования, и корректировать свои действия для поддержания стабильного и надежного контакта. В ходе экспериментов ImplicitRDP демонстрирует превосходящую производительность по сравнению с существующими методами, обеспечивая более устойчивое и точное выполнение задач манипулирования в условиях непредсказуемых внешних воздействий. Это достигается за счет интеграции данных с визуальных и силовых датчиков в единую архитектуру, что позволяет учитывать как визуальную информацию о сцене, так и текущие силы, действующие на инструмент.

В задаче переключения выключателя, ImplicitRDP точно определяет положение и силу воздействия, успешно переключая выключатель, в то время как DP преждевременно начинает движение, а RDP из-за погрешностей определения контакта часто не достигает нужной точки.

Предотвращение коллапса модальностей с помощью регуляризации представлений

В задачах многомодального обучения часто возникает проблема, известная как «коллапс модальности» (modality collapse), когда политика (алгоритм управления) начинает чрезмерно полагаться на данные, поступающие из одного сенсорного канала, игнорируя или недооценивая информацию из других модальностей. Это приводит к снижению обобщающей способности и устойчивости системы, особенно в условиях неполной или зашумленной информации. Фактически, политика может научиться успешно функционировать, используя лишь часть доступных сенсорных данных, что ограничивает ее способность адаптироваться к изменениям в окружающей среде или к новым условиям, где игнорируемые модальности содержат важную информацию.

Для смягчения проблемы коллапса модальности, ImplicitRDP использует регуляризацию представлений на основе виртуальной цели — вспомогательную задачу, которая стимулирует политику адаптивно взвешивать различные модальности. В ходе обучения, политика предсказывает виртуальную цель, что способствует формированию сбалансированного представления об окружающей среде и силах взаимодействия. Экспериментальные результаты демонстрируют, что данный подход превосходит другие вспомогательные задачи, такие как прямое предсказание силы, обеспечивая наилучшую производительность и стабильность обучения.

Вместо непосредственного предсказания силы взаимодействия, система ImplicitRDP использует предсказание виртуальной цели. Этот подход позволяет избежать перекоса в представлении окружающей среды и сил, действующих на робота. Непосредственное предсказание силы может привести к чрезмерной зависимости от конкретных сенсорных данных, в то время как предсказание виртуальной цели стимулирует формирование более сбалансированного и устойчивого представления, учитывающего информацию из различных модальностей. Фактически, виртуальная цель служит своего рода “внутренним посредником”, который позволяет политике адаптировать веса различных сенсорных входов для оптимального управления и взаимодействия с окружающей средой. Такой подход способствует формированию более обобщенного представления, менее подверженного шумам и ошибкам отдельных сенсоров.

Использование предсказания скорости ($velocity prediction$) в процессе обучения повышает стабильность обучения и общую производительность системы. Экспериментальные данные демонстрируют, что данная методика позволяет достичь более высоких показателей успешности по сравнению с методами, основанными на предсказании эпсилон ($epsilon prediction$) и выборочном предсказании ($sample prediction$). Преимущества предсказания скорости заключаются в более эффективном моделировании динамики взаимодействия и улучшенной способности агента адаптироваться к различным условиям, что в свою очередь приводит к более надежному и устойчивому поведению.

В задаче переворачивания коробки, система ImplicitRDP успешно использует тактильные ощущения для аккуратного выполнения, в отличие от базовых моделей, неспособных контролировать усилие и приводящих к сдавливанию пальца.

Надежные манипуляции в сложных сценариях

Система ImplicitRDP демонстрирует высокую устойчивость при выполнении манипулятивных задач, требующих активного контакта с объектами. В частности, при решении таких сложных задач, как переворачивание коробки и переключение выключателей, она последовательно превосходит существующие методы. Интеграция визуальной информации и данных от тактильных датчиков позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям и поддерживать стабильное управление даже при сложных контактах. Такой подход обеспечивает повышенную надежность и точность действий, что критически важно для выполнения манипулятивных задач в реальных условиях, где присутствуют непредсказуемые возмущения и вариации в силах контакта.

В условиях непредсказуемых возмущений и меняющихся сил контакта, разработанная система демонстрирует существенно более высокие показатели успешного выполнения задач по сравнению с подходами Diffusion Policy и Reactive Diffusion Policy. Исследования показали, что способность системы адаптироваться к внешним воздействиям и поддерживать стабильное взаимодействие с объектами позволяет ей значительно превосходить альтернативные методы в сложных сценариях манипулирования. Повышенная надежность особенно заметна при выполнении контактных задач, где даже незначительные отклонения могут привести к неудаче, что делает данное решение перспективным для применения в робототехнике и автоматизации.

Использование углов Эйлера для представления вращения существенно повышает стабильность действий и снижает риск возникновения нестабильности в манипуляциях. В отличие от менее стабильных представлений, таких как 6D вращение, углы Эйлера обеспечивают более предсказуемое и контролируемое движение. Это особенно важно в сложных сценариях, где даже незначительные отклонения могут привести к неудаче. Представление вращения через углы Эйлера позволяет системе более эффективно справляться с неопределенностью и возмущениями, сохраняя устойчивость и точность манипуляций, что критически важно для выполнения задач, требующих высокой надежности и безопасности.

Роботизированная система, включающая манипулятор Flexiv Rizon 4s, оснащена кинематическим обучением с помощью рукоятки и кнопки, установленных между седьмым звеном и 6-осевым датчиком силы/момента, а также специально разработанным податливым кончиком пальца для обеспечения выраженных реакций при взаимодействии с объектами.

Перспективы: К обобщенным роботизированным навыкам

Успех ImplicitRDP наглядно демонстрирует перспективность объединения визуальной и тактильной обратной связи в единой архитектуре управления роботами. Вместо обработки этих сигналов по отдельности, разработанный подход позволяет роботу одновременно «видеть» и «чувствовать» объект манипуляции, что значительно повышает устойчивость и точность выполнения задач. Такое интегрированное восприятие позволяет компенсировать неопределенности, вызванные неточностями в визуальном восприятии или неожиданными изменениями в силе сопротивления, обеспечивая надежное управление даже в сложных и динамичных условиях. Данная концепция открывает путь к созданию роботов, способных выполнять широкий спектр манипуляций с высокой степенью надежности и адаптивности, приближая нас к созданию действительно универсальных роботизированных систем.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей разработанного подхода для решения более сложных задач манипулирования, включающих в себя координацию нескольких степеней свободы и взаимодействие с разнообразными объектами. Особое внимание уделяется разработке методов обучения роботов при ограниченном объеме данных, что является критически важным для практического применения в реальных условиях. Исследователи стремятся к созданию алгоритмов, способных эффективно использовать небольшое количество примеров для освоения новых навыков, сочетая в себе преимущества обучения с подкреплением и методов обучения представлений. Это позволит существенно снизить затраты на обучение и повысить адаптивность роботов к новым, ранее не встречавшимся ситуациям, открывая путь к созданию действительно универсальных и гибких роботизированных систем.

Представляется, что будущее робототехники тесно связано с прогрессом в области обучения представлений и обучения с подкреплением. Эти подходы позволяют роботам не просто выполнять заученные действия, но и извлекать общие закономерности из данных, формируя внутренние модели мира. В результате, роботы смогут приобретать обобщенные навыки, применимые к разнообразным задачам и незнакомым условиям. Благодаря способности к адаптации и переносу знаний, роботы смогут эффективно функционировать в различных средах, будь то производственные цеха, домашние хозяйства или даже экстремальные условия, демонстрируя гибкость и самостоятельность в решении поставленных задач. Ожидается, что это приведет к созданию интеллектуальных систем, способных к самообучению и непрерывному совершенствованию.

Исследование демонстрирует, что элегантность управления роботом заключается не в сложности алгоритмов, а в их способности эффективно интегрировать различные типы обратной связи. Подход ImplicitRDP, с его унифицированной архитектурой Transformer и предсказанием виртуальных целей, напоминает принцип, высказанный Аланом Тьюрингом: «Я думаю, что ни одна машина не может думать». В данном контексте, «мышление» робота проявляется в способности адаптироваться к сложным задачам манипулирования, а архитектура системы определяет ее поведение. Очевидно, что успешное решение контактных задач требует не только визуального восприятия, но и тактильной чувствительности, и ImplicitRDP подтверждает, что хорошая система — это живой организм, где все части взаимосвязаны.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность интеграции визуальной и силосной обратной связи в рамках единой архитектуры. Однако, не стоит забывать, что любое упрощение несёт свою цену. Построение виртуальной целевой точки, хотя и эффективно, всё же опирается на неявные предположения о структуре окружающей среды. Будущие исследования должны быть направлены на повышение робастности системы к непредсказуемым изменениям в этой структуре, возможно, через более глубокое понимание принципов самообучения и адаптации.

Очевидным направлением развития является расширение области применения. Успешное манипулирование в контактных задачах — это лишь первый шаг. Следует задуматься о масштабировании системы для работы с более сложными объектами и в более динамичных средах. Ключевым вопросом остаётся проблема обобщения: насколько хорошо обученная система сможет адаптироваться к новым, ранее невиданным ситуациям? Ответ, вероятно, лежит в развитии методов, позволяющих системе не просто «видеть», но и «понимать» физические свойства объектов.

В конечном счёте, успех подобного подхода зависит от способности создать систему, которая не просто выполняет поставленную задачу, но и делает это с минимальным количеством компромиссов. Истинная элегантность заключается не в сложности, а в простоте, но простота эта должна быть достигнута не за счёт игнорирования реальных проблем, а за счёт глубокого понимания лежащих в их основе принципов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10946.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-14 05:40