Осязание будущего: как роботы учатся понимать прикосновения

Автор: Денис Аветисян

Новый масштабный набор данных OpenTouch открывает возможности для обучения роботов сложным манипуляциям, объединяя зрение, тактильные ощущения и данные о положении руки.

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"

Аппаратное тактильное зондирование и отслеживание положения руки выявляют критически важные сигналы о силе, контакте и движении, которые остаются недоступными для анализа исключительно визуальных данных, демонстрируя, например, способность обнаруживать даже незначительное перемещение объекта под воздействием силы, контакт с поверхностью при неоднозначных визуальных данных и тонкие манипуляции с прозрачными объектами, включая двойное нажатие средним пальцем на кнопку, которое может быть упущено из виду при отслеживании только положения.

Представлен OpenTouch — крупномасштабный мультимодальный набор данных, синхронизирующий данные эгоцентричного зрения, тактильных датчиков и 3D-положения руки, а также базовые алгоритмы для обучения пониманию человеческих манипуляций.

Несмотря на то, что рука является нашим основным интерфейсом взаимодействия с физическим миром, восприятие тактильных ощущений часто лишено информации о времени, месте и силе контакта. В работе «OPENTOUCH: Bringing Full-Hand Touch to Real-World Interaction» представлен первый в своем роде набор данных, синхронизирующий видео от первого лица, тактильные ощущения всей руки и трехмерную позу руки, содержащий 5.1 часа размеченных данных и 2900 видеоклипов. Результаты демонстрируют, что тактильные сигналы значительно улучшают понимание захвата объектов, укрепляют межмодальное согласование и позволяют осуществлять надежный поиск по видеозапросам. Не откроет ли это новые возможности для развития мультимодального восприятия, обучения с подкреплением и более эффективного управления роботами в условиях реального мира?

Понимание через осязание: вызовы целостного восприятия

Современные роботизированные системы зачастую испытывают трудности при выполнении тонких манипуляций из-за ограниченности сенсорного ввода, что существенно снижает их адаптивность. В отличие от человека, способного мгновенно интегрировать информацию от зрения, осязания и проприоцепции, роботы полагаются преимущественно на визуальные данные или, в лучшем случае, на ограниченный набор тактильных датчиков. Это приводит к тому, что робот не может адекватно оценивать физические свойства объекта — его текстуру, упругость, вес — и, как следствие, не способен уверенно выполнять сложные задачи, требующие деликатного обращения. Недостаток сенсорной информации ограничивает способность робота реагировать на неожиданные изменения в окружающей среде или корректировать свои действия в режиме реального времени, что делает его уязвимым и менее эффективным в динамичных условиях.

Существенная проблема в области робототехники заключается в сложности объединения зрительной и тактильной информации для полноценного понимания свойств объектов и намерений действий с ними. Роботизированные системы, как правило, полагаются на визуальные данные, что ограничивает их способность адаптироваться к меняющимся условиям и неопределенностям. Однако, для эффективного манипулирования, необходимо не просто «видеть» объект, но и «чувствовать» его текстуру, форму, жесткость и вес. Именно интеграция этих двух модальностей данных позволяет создать более полное представление об объекте, подобно тому, как это делает человек, позволяя прогнозировать его поведение и выбирать оптимальные стратегии взаимодействия. Отсутствие эффективных алгоритмов и достаточных объемов синхронизированных данных, объединяющих зрительную и тактильную информацию, является ключевым препятствием на пути к созданию действительно ловких и интеллектуальных роботов.

Эффективное манипулирование объектами требует не только визуального восприятия, но и тактильного ощущения, что отражает сложность человеческой ловкости и когнитивного понимания. Исследования показывают, что для надежного захвата и обработки предметов роботам необходимо объединять информацию, полученную зрением, с данными о давлении, текстуре и форме, воспринимаемыми через осязание. Такое сочетание позволяет не просто идентифицировать предмет, но и определить его свойства, такие как хрупкость или скользкость, что критически важно для адаптации стратегии манипулирования. Более того, тактильные ощущения играют ключевую роль в формировании ментальной модели объекта, позволяя предсказывать его поведение и реагировать на изменения в реальном времени, подобно тому, как это делает человек, не глядя на свои руки во время выполнения точных действий.

Современные системы искусственного интеллекта, предназначенные для манипулирования объектами, часто сталкиваются с трудностями из-за недостатка качественно синхронизированных данных. Существующие наборы данных, как правило, концентрируются на отдельных модальностях восприятия, например, исключительно визуальной информации, игнорируя критически важные тактильные ощущения. Отсутствие одновременной регистрации и сопоставления визуальных и тактильных данных значительно ограничивает возможности обучения роботов, препятствуя развитию надежных систем восприятия и управления. Для создания действительно адаптивных и ловких манипуляторов необходимо преодолеть этот пробел, разработав и внедрив обширные, мультимодальные наборы данных, которые позволят алгоритмам полноценно «понимать» объекты, подобно тому, как это делает человек, объединяя зрение и осязание.

Система, объединяющая очки Meta Aria, перчатки Rokoko Smartgloves и тактильный сенсор на основе FPC, синхронизирует видео от первого лица, положение рук и данные о тактильных ощущениях с частотой 30 Гц и задержкой 2 мс, используя беспроводную связь ESP-NOW и генерируя высокоуровневые описания и детальные аннотации с помощью большой языковой модели.

OpenTouch: Многомодальный ресурс для восприятия роботами

Набор данных OpenTouch представляет собой масштабный ресурс, состоящий из синхронизированных данных, включающих видео от первого лица (egocentric video), информацию с тактильных датчиков, покрывающих всю руку, и трёхмерные данные о позе руки. Набор данных был собран в процессе выполнения естественных манипуляций с объектами, что позволяет использовать его для обучения и оценки алгоритмов, требующих понимания как визуальной, так и тактильной информации. Общий объем данных обеспечивает возможность обучения сложных моделей машинного обучения, способных к обобщению и адаптации к различным сценариям взаимодействия с окружающей средой.

Для сбора данных в OpenTouch использовался комплекс оборудования, включающий очки Meta Aria для получения видео первого лица, перчатку Rokoko Smartglove для отслеживания положения руки и FPC-основанную тактильную перчатку для регистрации тактильных ощущений. Синхронизация данных между этими устройствами обеспечивалась на аппаратном уровне, что позволило получить высококачественный, скоординированный набор мультимодальных данных. Использование FPC (Flexible Printed Circuit) технологии в тактильной перчатке позволило достичь высокой плотности и чувствительности тактильных датчиков, регистрирующих контакт с объектами. Оборудование позволяло собирать данные с частотой, достаточной для анализа динамических взаимодействий руки с объектами манипуляции.

Использование многомодального подхода в OpenTouch позволяет разрабатывать модели, способные к рассуждению об объектах и действиях, объединяя информацию, полученную из визуальных данных и тактильных ощущений. Совместный анализ видеопотока, данных о тактильном давлении и 3D-позе руки обеспечивает более полное понимание взаимодействия робота с окружающей средой. Это позволяет алгоритмам не только распознавать объекты визуально, но и оценивать их свойства, такие как текстура, жесткость и форма, через тактильное восприятие, что критически важно для точного планирования захвата и выполнения сложных манипуляций.

Набор данных OpenTouch предоставляет важный ресурс для обучения и оценки алгоритмов в таких областях, как планирование захвата, распознавание объектов и ловкая манипуляция. Объём и мультимодальность данных позволяют разрабатывать и тестировать модели, способные к более надежному и точному выполнению задач, связанных с взаимодействием робота с окружающей средой. В частности, OpenTouch обеспечивает возможность обучения моделей для предсказания оптимальных стратегий захвата объектов различной формы и размера, а также для улучшения точности распознавания объектов на основе визуальной и тактильной информации. Это, в свою очередь, способствует разработке более совершенных систем управления роботами, способных к выполнению сложных манипулятивных задач.

Система OpenTouch успешно извлекает тактильные последовательности, соответствующие видеозапросам из Ego4D, демонстрируя соответствие между тактильными ощущениями, движениями рук и геометрией контактируемых объектов.

Кросс-модальное выравнивание и классификация тактильных захватов

Для демонстрации эффективной межмодальной синхронизации используется платформа OpenTouch, обеспечивающая возможность извлечения тактильных данных на основе визуального ввода и наоборот. Это достигается за счет построения общего векторного пространства для визуальной и тактильной информации, позволяя осуществлять поиск соответствий между этими модальностями. В частности, система способна, получив изображение объекта, найти соответствующие тактильные ощущения при взаимодействии с ним, и наоборот — по тактильным данным определить визуальное представление объекта. Функциональность платформы OpenTouch является ключевым элементом в создании систем, способных к комплексному восприятию окружающей среды.

Для обеспечения согласованности между визуальными и тактильными данными используется метод контрастного обучения с применением функции потерь InfoNCE. В основе лежит принцип максимизации взаимной информации между представлениями различных модальностей. В процессе обучения модель стремится сблизить представления соответствующих визуальных и тактильных данных в общем пространстве признаков, одновременно отдаляя представления несоответствующих пар. Функция потерь InfoNCE вычисляет вероятность правильного сопоставления, основываясь на косинусном сходстве между векторами признаков, что позволяет эффективно строить общее представление, учитывающее корреляции между модальностями. $L_{InfoNCE}$ минимизирует расстояние между представлениями соответствующих пар и максимизирует расстояние между несовпадающими парами, способствуя созданию общего, согласованного пространства признаков.

Оценка выравнивания между модальностями осуществлялась посредством задачи кросс-сенсорного поиска (Cross-Sensory Retrieval). В ходе тестирования был достигнут показатель Recall@1, равный 7.15%. Данный результат демонстрирует значительное превосходство над линейными базовыми моделями, что подтверждает эффективность предложенного подхода к построению общего представления для визуальных и тактильных данных.

Для оценки качества данных был проведен анализ задачи классификации захвата объектов (Tactile Grasp Classification), в результате которого достигнута точность в 57.45% при использовании комбинации визуальной информации, тактильных данных и информации о позе объекта. Данный результат демонстрирует значительное преимущество использования мультимодального подхода, объединяющего данные из различных сенсорных источников, для повышения надежности и точности классификации захвата по сравнению с использованием только одного типа данных.

Диаграмма Санкея и накопленные тактильные карты демонстрируют четкую связь между конфигурацией захвата и соответствующими пространственными паттернами давления, подтверждая высокое качество и точность аннотаций данных.

К обобщенному распознаванию действий роботами

Интеграция визуальной и тактильной информации открывает новые возможности для робототехники, позволяя машинам не просто распознавать действия, но и понимать их назначение. Традиционно роботы полагались преимущественно на зрение для идентификации действий, однако этого часто недостаточно для сложных сценариев, особенно в условиях неполной видимости или при взаимодействии с объектами сложной формы. Объединение визуальных данных с информацией, получаемой от тактильных датчиков, позволяет роботам формировать более полное представление о происходящем, учитывать силу и направление воздействия, а также предсказывать дальнейшие шаги. Такой подход способствует развитию систем, способных к более осмысленному и гибкому выполнению задач, приближая роботов к способности к адаптивному планированию и решению проблем, аналогичному человеческому.

Набор данных OpenTouch, в сочетании с разработанными методами, закладывает прочную основу для создания надежных систем распознавания действий роботами в сложных, приближенных к реальности сценариях. Этот ресурс предоставляет исследователям возможность обучать и оценивать алгоритмы, способные интерпретировать действия на основе как визуальной информации, так и тактильных ощущений, что крайне важно для успешного взаимодействия роботов с окружающим миром. Благодаря разнообразию представленных действий и реалистичности тактильных данных, OpenTouch способствует развитию более адаптивных и эффективных роботизированных систем, способных выполнять сложные задачи в неструктурированной среде. Использование данного набора данных позволяет преодолеть ограничения существующих подходов, основанных на одномодальных данных, и приблизиться к созданию действительно интеллектуальных роботов.

Для повышения эффективности распознавания действий роботами была проведена разработка и оценка облегченных архитектур кодировщиков — Lite-CNN и DINOv3 — для обработки визуальной и тактильной информации. Результаты показали достижение среднего значения точности (mAP) в 26.86% при задаче извлечения тактильных данных на основе видео и данных о позе. При этом, использование DINOv3 в качестве тактильного кодировщика обеспечило улучшение mAP на 10.49% по сравнению с базовой моделью ResNet-18, что демонстрирует значительный прогресс в повышении точности и эффективности систем распознавания действий роботами за счет оптимизации архитектуры и использования мультимодальных данных.

Дальнейшие исследования направлены на применение полученного мультимодального понимания для решения более сложных задач манипулирования. В частности, планируется разработка систем, способных к переориентации объектов непосредственно в руке робота и их сборке. Это потребует от робота не только распознавания действий, но и предвидения последствий, адаптации к изменяющимся условиям и точного контроля силы и положения, что откроет новые возможности для автоматизации сложных производственных процессов и помощи человеку в выполнении деликатных операций. Успешная реализация таких систем позволит роботам выполнять задачи, требующие высокой степени ловкости и координации, что значительно расширит область их применения.

Набор данных OpenTouchfull демонстрирует разнообразие распределений тактильных ощущений.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность мультимодального обучения для понимания манипуляций человеком. Синхронизация данных визуального восприятия, тактильных ощущений и 3D-позиции руки открывает новые возможности для взаимодействия человека и робота. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Представление о мире строится не из отдельных ощущений, а из их организации и интерпретации». Этот принцип находит отражение в OpenTouch, где объединение различных модальностей позволяет создать более полное и точное представление о происходящем, что является ключевым для разработки интеллектуальных систем, способных к эффективному взаимодействию с окружающей средой и людьми.

Что дальше?

Представленный набор данных OpenTouch, безусловно, открывает новые возможности для изучения манипуляций, однако закономерности, наблюдаемые в контролируемых условиях, не всегда воспроизводятся в реальном мире. Истинное понимание человеческого хвата требует преодоления разрыва между лабораторными данными и сложностью повседневных действий. Если закономерность нельзя воспроизвести или объяснить, её не существует — это следует помнить при интерпретации результатов кросс-модального поиска.

Особое внимание следует уделить исследованию вариативности. Различные текстуры, формы и веса объектов, а также индивидуальные особенности хвата у разных людей, создают огромный простор для будущих исследований. Простое увеличение размера набора данных не решит проблему, если не будет уделено достаточного внимания систематическому изучению этих вариаций. Необходимо разработать методы, способные обобщать знания, полученные на ограниченном наборе данных, и адаптироваться к новым, непредсказуемым ситуациям.

В конечном счете, прогресс в этой области зависит не только от технических усовершенствований, но и от философского подхода к изучению взаимодействия человека и окружающего мира. Понимание системы — это исследование её закономерностей. Попытки создать универсальную модель хвата, игнорирующую контекст и индивидуальные особенности, обречены на неудачу. Будущие исследования должны быть направлены на создание адаптивных систем, способных учиться и развиваться вместе с пользователем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16842.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-19 10:17