Робот, который предвидит прикосновения: новая эра манипуляций

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили систему DreamTacVLA, позволяющую роботам более точно и надежно выполнять задачи, требующие сложных тактильных взаимодействий.

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"

Для точного манипулирования объектами в условиях плотного контакта разработана система, использующая двухпроходный цикл «Мысль-Предсказание-Действие», в котором модель предсказывает тактильные ощущения от предлагаемого действия, позволяя политике интегрировать как реальные, так и предсказанные тактильные данные для корректировки и повышения точности, что подтверждается крупномасштабным тактильным набором данных, охватывающим 4 задачи манипулирования и 9 объектов, состоящим из 2 миллионов тактильных кадров.

Разработанная система объединяет высокоточное тактильное зондирование, пространственную ориентацию и предиктивную модель мира для улучшения контроля при манипулировании объектами.

Несмотря на успехи моделей «Vision-Language-Action» в обучении роботов, они часто демонстрируют «слепоту» к физическому контакту, что ограничивает их возможности в задачах, требующих манипулирования объектами с учетом силы, текстуры и скольжения. В данной работе, представленной под названием ‘Learning to Feel the Future: DreamTacVLA for Contact-Rich Manipulation’, предложена новая платформа DreamTacVLA, которая объединяет высокоразрешенное тактильное зондирование, пространственную синхронизацию и прогностическую модель мира для обучения роботов «чувствовать» будущее касаний. Этот подход позволяет значительно повысить надежность и точность манипулирования в задачах, требующих активного контакта. Сможет ли интеграция прогностических моделей тактильного восприятия привести к созданию действительно «чувствующих» роботов, способных к сложным и адаптивным манипуляциям?

Сложность Манипуляций: Вызов для Роботов

Традиционные методы управления роботами-манипуляторами, как правило, базируются на детальном математическом моделировании и точном контроле каждого движения. Однако, в реальных условиях, характеризующихся неопределенностью и изменчивостью окружающей среды, такая система оказывается крайне хрупкой. Любое отклонение от идеальной модели — будь то незначительное смещение объекта, неточность сенсоров или неожиданное препятствие — может привести к сбою в работе. В отличие от человека, способного интуитивно адаптироваться к новым условиям, робот, основанный на жестких алгоритмах, часто оказывается неспособен справиться с даже незначительными изменениями, что ограничивает его применимость в динамичных и непредсказуемых ситуациях, таких как сборка деталей в условиях конвейера или взаимодействие с объектами различной формы и текстуры.

Достижение ловкости, сопоставимой с человеческой, требует от роботизированных систем способности адаптироваться к неопределенности и рассуждать о взаимодействиях, связанных с многочисленными точками контакта. В отличие от традиционных подходов, полагающихся на точные модели, современные исследования направлены на создание роботов, способных воспринимать и реагировать на непредсказуемые изменения в окружающей среде и свойствах объектов. Это предполагает не просто распознавание формы и размера, но и понимание сил, возникающих при касании, скольжении и деформации. Именно умение прогнозировать и контролировать эти силы, а также быстро корректировать действия в ответ на отклонения от ожидаемого, является ключевым фактором для успешного выполнения сложных манипуляций, подобных тем, что легко даются человеку.

Современные системы роботизированной манипуляции часто демонстрируют впечатляющие результаты в строго контролируемых лабораторных условиях, однако их способность к обобщению на новые задачи и переменчивые среды остается ограниченной. Это связано с тем, что большинство алгоритмов разрабатываются для конкретных сценариев, требуя значительной перенастройки или полного перепрограммирования при столкновении с незнакомыми объектами, изменяющимся освещением или непредсказуемыми помехами. В результате, практическое применение роботов-манипуляторов в реальном мире, таком как склады, больницы или домашняя автоматизация, затруднено, поскольку роботы не способны эффективно адаптироваться к естественной неопределенности и разнообразию, характерным для этих сред. Для преодоления этого ограничения необходимы новые подходы, позволяющие роботам самостоятельно обучаться и приспосабливаться к различным условиям, подобно тому, как это делает человек.

Основным препятствием на пути к надежной манипуляции роботами является эффективная интеграция многомодальной сенсорной информации для точной оценки состояния окружающей среды и самого робота. Существующие системы часто полагаются на отдельные сенсоры, что приводит к неполной или искаженной картине мира. Например, зрение может дать информацию о форме объекта, но не о его текстуре или силе сцепления, которую можно определить тактильными сенсорами. Объединение данных от камер, тактильных датчиков, датчиков силы и момента, а также проприоцептивных сенсоров позволяет создать более полное и надежное представление о взаимодействии робота с объектами. Успешная интеграция этих данных требует сложных алгоритмов фильтрации, слияния и оценки неопределенности, позволяющих роботу адаптироваться к изменяющимся условиям и выполнять задачи даже при наличии шума и помех. Разработка таких систем является ключевой задачей для создания роботов, способных к гибкой и надежной работе в реальном мире.

Предложенная схема работает в два этапа: сначала мультимодальный энкодер обрабатывает входные данные, используя иерархическое пространственное выравнивание для объединения признаков различных модальностей и обучения политики генерации предварительного действия, а затем, используя обученную мировую модель, политика предсказывает будущие тактильные ощущения от этого действия, что позволяет ей уточнить план и выдать более надежное финальное действие.

DreamTacVLA: Тактильный Центр Управления

В основе DreamTacVLA лежит обученная модель мира ощущений (Tactile World Model), предназначенная для прогнозирования будущих тактильных состояний на основе текущих наблюдений. Эта модель использует данные, полученные от тактильных сенсоров, и позволяет системе предсказывать, как изменится тактильная информация при различных действиях. Прогнозирование осуществляется на основе анализа последовательностей тактильных данных и позволяет системе планировать действия, основываясь на ожидаемых ощущениях, а не только на текущей ситуации. Эффективность модели напрямую зависит от объема и разнообразия данных, на которых она обучается, и способности обобщать полученные знания на новые, ранее не встречавшиеся ситуации.

Обучение модели осуществляется на крупномасштабном тактильном наборе данных, содержащем более 1 миллиона примеров взаимодействия робота с различными объектами и поверхностями. Этот набор данных включает информацию о силе, давлении и скольжении, полученную от тактильных датчиков высокой плотности, а также соответствующие визуальные данные. Разнообразие объектов, включающее материалы с различной текстурой, формой и жесткостью, обеспечивает обобщающую способность модели и позволяет ей прогнозировать тактильные ощущения в новых, ранее не встречавшихся ситуациях. Для обеспечения реалистичности, данные включают как намеренные действия робота, так и случайные возмущения, что способствует устойчивости и надежности предсказаний.

Основной инновацией DreamTacVLA является цикл “Подумай-Представь-Действуй” (Think-Dream-Act Loop), реализующий итеративный процесс принятия решений. На первом этапе (“Подумай”) политика генерирует предварительное действие. Затем, на этапе “Представь”, модель предсказывает тактильные ощущения, которые возникнут в результате выполнения этого действия, используя обученную модель мира. Наконец, этап “Действуй” использует предсказанные тактильные ощущения для уточнения и оптимизации первоначального действия, формируя более эффективную стратегию взаимодействия с окружением. Этот цикл позволяет агенту планировать действия, учитывая будущие тактильные последствия, что повышает эффективность и надежность выполнения задач.

Мультимодальный энкодер в DreamTacVLA объединяет визуальную и тактильную информацию для формирования единого представления, используемого в процессе принятия решений. Этот энкодер преобразует входные данные, включающие изображения и данные тактильных сенсоров, в векторное представление фиксированной размерности. Использование объединенного представления позволяет системе учитывать как визуальный контекст объекта, так и тактильные ощущения при взаимодействии с ним, что повышает точность планирования действий и улучшает общую производительность в задачах манипулирования. Архитектура энкодера включает в себя сверточные нейронные сети для обработки визуальных данных и полносвязные слои для обработки тактильных данных, выходные данные которых объединяются и обрабатываются для создания унифицированного представления.

В процессе обучения, представление о будущем состоянии, генерируемое миром модели <span class="katex-eq" data-katex-display="false">H_{dream}</span>, переходит от начальной зашумленности и неструктурированности к высокой концентрации и стабильности, что свидетельствует об усвоении ею согласованного представления динамики тактильно-визуальных взаимодействий. — В процессе обучения, представление о будущем состоянии, генерируемое миром модели $H_{dream}$ , переходит от начальной зашумленности и неструктурированности к высокой концентрации и стабильности, что свидетельствует об усвоении ею согласованного представления динамики тактильно-визуальных взаимодействий.

Выравнивание Сенсорных Потоков для Надежного Восприятия

Для объединения данных от тактильного сенсора, информации о положении запястья и изображения от третьего лица используется метод иерархического пространственного выравнивания. Этот процесс позволяет преобразовать разнородные сенсорные данные в единое скрытое пространство ( $\mathbb{R}^n$ ), где каждое измерение представляет собой абстрактное свойство, общее для всех модальностей. Иерархическая структура выравнивания позволяет учитывать различные уровни абстракции и взаимосвязи между сенсорными данными, обеспечивая более точное и надежное представление о взаимодействии робота с окружающей средой. В результате формируется компактное и информативное представление, пригодное для последующей обработки и принятия решений.

Выравнивание сенсорных потоков достигается посредством использования функции потерь на основе контраста (Contrastive Loss). Данный метод обучения направлен на минимизацию расстояния между векторными представлениями соответствующих сенсорных входов — тактильных данных, информации с датчиков запястья и визуальных данных от третьего лица. Функция потерь стимулирует создание схожих представлений для согласованных сенсорных сигналов, что позволяет системе эффективно объединять информацию из различных источников и формировать единое, целостное представление о взаимодействии с объектами. В результате, система способна более надежно и точно воспринимать окружающую среду, несмотря на шум или неполноту отдельных сенсорных данных.

Модуль “Эксперт по действиям” использует унифицированное латентное пространство, полученное в результате согласования сенсорных потоков, для предсказания последовательностей действий. Обучение осуществляется с применением метода имитации поведения (Behavior Cloning), где модуль учится воспроизводить действия, наблюдаемые в обучающих данных. Для моделирования временных зависимостей и прогнозирования действий используется архитектура Action Transformer, позволяющая учитывать контекст предыдущих действий и планировать будущие. Таким образом, модуль способен генерировать последовательности действий, основанные на текущем сенсорном восприятии и ранее изученном поведении.

Датчик GelSight обеспечивает получение тактильных изображений высокого разрешения, которые используются в качестве входных данных для тактильной модели мира. Это позволяет значительно повысить точность восприятия, предоставляя детальную информацию о форме, текстуре и силе контакта объектов. Полученные изображения обрабатываются для извлечения признаков, необходимых для построения внутренней репрезентации объекта, что, в свою очередь, улучшает способность системы к манипулированию и взаимодействию с окружающей средой. Высокое разрешение сенсора GelSight критически важно для распознавания мелких деталей и сложных форм, что особенно важно в задачах, требующих высокой точности, например, при захвате хрупких или деликатных объектов.

Модель использует трехступенчатую визуальную иерархию, объединяя информацию из различных визуальных модальностей и сопоставляя тактильные ощущения робота с локальным и глобальным визуальным контекстом посредством разработанной функции потерь Hierarchical Spatial Alignment (HSA).

Продемонстрированная Эффективность и Перспективы Развития

Разработанная система DreamTacVLA продемонстрировала впечатляющую устойчивость в выполнении различных манипулятивных задач, включая сборку шестеренок, вставку USB-разъемов, установку штифта в отверстие и стабилизацию инструментов. В ходе экспериментов система достигла практически безошибочного выполнения этих сложных операций, что свидетельствует о высокой надежности и эффективности предложенного подхода. Такие результаты открывают перспективы для создания роботов, способных к точной и аккуратной работе с широким спектром объектов в реальных условиях, что особенно важно для задач, требующих высокой степени координации и тактильной чувствительности.

Разработка и проверка эффективности DreamTacVLA осуществляются в симуляторе IsaacSim, что обеспечивает значительные преимущества в процессе прототипирования и изучения сложных манипулятивных задач. Использование виртуальной среды позволяет исследователям быстро создавать и тестировать различные сценарии, избегая рисков, связанных с работой с реальным оборудованием и потенциальными повреждениями. IsaacSim предоставляет возможность проводить обширные эксперименты в контролируемых условиях, оптимизируя параметры системы и алгоритмы управления без необходимости физического присутствия или дорогостоящих повторных сборок. Это значительно ускоряет цикл разработки и позволяет эффективно исследовать границы возможностей робототехнических систем в задачах точного манипулирования.

Исследование демонстрирует, что DreamTacVLA, делая акцент на тактильном предсказании, превосходит подходы, ориентированные исключительно на зрение, в плане обобщающей способности. В отличие от систем, полагающихся на визуальную информацию, DreamTacVLA эффективно адаптируется к новым ситуациям и вариациям в окружающей среде, что подтверждается стабильными результатами, превосходящими показатели базовых методов. Этот подход позволяет роботу надежнее выполнять манипуляции, даже при частичной или неточной визуальной информации, а также в условиях, когда визуальные данные ограничены или недоступны. Преимущество тактильного предсказания заключается в способности системы формировать более устойчивое и надежное представление об окружающей среде, что критически важно для успешного выполнения сложных задач манипулирования.

Исследование демонстрирует, что совместное применение иерархического пространственного выравнивания и тактильной модели мира приводит к значительному улучшению производительности — в среднем на 22,3% по сравнению с использованием каждого из этих компонентов по отдельности. Такой синергетический эффект обусловлен тем, что иерархическое выравнивание обеспечивает точную локализацию объектов и их частей, а тактильная модель мира позволяет предсказывать взаимодействие с ними, создавая более надежную и адаптивную систему управления манипулятором. Полученные результаты подчеркивают важность интеграции пространственной информации и тактильных ощущений для достижения высокой точности и обобщающей способности в задачах манипулирования.

Дальнейшие исследования направлены на интеграцию лингвистических инструкций в систему, что позволит роботу понимать и выполнять задачи, заданные естественным языком. Планируется расширение спектра объектов, с которыми робот способен взаимодействовать, и увеличение разнообразия сред, в которых он функционирует. Это предполагает создание более сложной и адаптивной тактильной модели мира, способной учитывать новые формы, текстуры и динамические свойства объектов. В перспективе, такая система позволит роботу не только выполнять заранее запрограммированные действия, но и самостоятельно адаптироваться к новым ситуациям и решать задачи, требующие не только манипулятивных навыков, но и понимания контекста и намерений человека.

Набор задач, включающий сборку штифта, вставку USB, сборку шестерни и стабилизацию инструмента, позволяет комплексно оценить тактильно-чувствительные алгоритмы управления точными манипуляциями, требующими выравнивания, обнаружения проскальзывания и поддержания стабильного контакта.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению взаимодействия робота с миром, к построению предсказуемой модели окружения. В этом контексте примечательна мысль Джона фон Неймана: «В науке нет абсолютной истины, есть лишь более и менее полезные приближения». DreamTacVLA, объединяя тактильные ощущения, визуальное восприятие и прогнозирование, создает именно такое приближение — достаточно точное для выполнения сложных задач манипулирования. Идея иерархического пространственного выравнивания, предложенная в статье, позволяет роботу оперировать с объектами, не требуя абсолютной точности, что соответствует принципу создания наиболее полезной, а не абсолютно идеальной модели. Ясность — это минимальная форма любви, и в данном случае ясность предсказания движений — залог успешного манипулирования.

Куда Далее?

Представленная работа демонстрирует возможность интеграции тактильных ощущений, пространственной ориентации и прогностической модели мира для манипуляций, требующих плотного контакта. Однако, истинное понимание манипуляций, вероятно, лежит не в усложнении моделей, а в их радикальном упрощении. Стремление к всеобъемлющей точности — иллюзия. Неизбежны непредсказуемые факторы, и акцент следует сместить на разработку систем, способных быстро адаптироваться к неожиданностям, а не предвидеть их.

Особое внимание следует уделить не столько увеличению разрешения тактильных датчиков, сколько разработке алгоритмов, способных эффективно извлекать значимую информацию из ограниченных данных. Вопрос не в том, чтобы «чувствовать» всё, а в том, чтобы «чувствовать» главное. Следующим шагом представляется не создание «идеальной» модели мира, а формирование способности к осмысленному игнорированию несущественных деталей.

Перспективы, возможно, лежат в области обучения с подкреплением, где робот сам определяет, какие аспекты тактильного взаимодействия наиболее важны для достижения цели. Искусство управления — это не контроль, а искусство отпускать. Сложность — лишь признак недостаточного понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23864.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-01 08:01