Гибкие объекты: новый подход к точному манипулированию

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную систему, позволяющую роботам надежно взаимодействовать с деформируемыми объектами, используя логические цепочки и пространственное уточнение.

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"
Предлагаемая платформа TRACER осуществляет физически согласованное обоснование действий, иерархически разлагая высокоуровневые семантические инструкции посредством цепочки рассуждений на основе древовидной структуры доступных возможностей (TA-CoT), а затем уточняя их пространственно с помощью алгоритмов SCBR и ICRF для обеспечения замкнутого цикла выполнения на бимануальной роботизированной платформе.
Предлагаемая платформа TRACER осуществляет физически согласованное обоснование действий, иерархически разлагая высокоуровневые семантические инструкции посредством цепочки рассуждений на основе древовидной структуры доступных возможностей (TA-CoT), а затем уточняя их пространственно с помощью алгоритмов SCBR и ICRF для обеспечения замкнутого цикла выполнения на бимануальной роботизированной платформе.

Представлен TRACER — фреймворк для надежного определения аффордансов деформируемых объектов, использующий логическое рассуждение и пространственное уточнение для достижения динамической конвергенции.

Несмотря на значительный прогресс в робототехнике, надежное манипулирование деформируемыми объектами остается сложной задачей из-за их бесконечных степеней свободы и сложной динамики. В данной работе представлен ‘TRACER: Texture-Robust Affordance Chain-of-Thought for Deformable-Object Refinement’ — новый подход, использующий цепочку рассуждений и пространственное уточнение для повышения точности определения функциональных областей на деформируемых объектах. Предложенная архитектура TRACER позволяет преодолеть ограничения существующих методов, обеспечивая более устойчивое к текстурным изменениям и физически правдоподобное выделение областей взаимодействия. Способно ли данное решение существенно расширить возможности роботов в задачах, требующих манипулирования сложными и гибкими объектами в реальных условиях?

Трудности манипулирования деформируемыми объектами

Традиционные методы роботизированной манипуляции сталкиваются с серьезными трудностями при работе с деформируемыми объектами, такими как ткани, кабели или растительность. Основная проблема заключается в практически бесконечном количестве возможных конфигураций, которые может принимать такой объект. В отличие от жестких тел с фиксированной формой и ограниченным числом степеней свободы, деформируемый объект может изгибаться, скручиваться и растягиваться бесчисленными способами, что делает предсказание его поведения и планирование эффективных действий чрезвычайно сложной задачей. Это создает значительные препятствия для автоматизации задач, связанных с захватом, перемещением и сборкой подобных объектов, требуя разработки принципиально новых подходов к управлению и восприятию.

Существующие методы манипулирования деформируемыми объектами часто сталкиваются с трудностями при планировании действий на длительный период времени. Это связано с тем, что прогнозирование стабильных конфигураций и учет всех возможных взаимодействий объекта с окружающей средой требуют значительных вычислительных ресурсов и сложных алгоритмов. Роботы, как правило, оптимизируют только ближайшие шаги, не учитывая, как текущие действия повлияют на состояние объекта через несколько секунд или минут. В результате, попытки манипулирования могут приводить к нестабильности, деформации или даже падению объекта, особенно в сложных и динамичных сценариях. Для решения этой проблемы необходимы новые подходы, способные моделировать долгосрочные последствия действий и предсказывать наиболее устойчивые конфигурации деформируемых объектов.

Точное восприятие и определение возможностей манипуляции (affordance grounding) являются ключевыми для успешного взаимодействия роботов с деформируемыми объектами, однако существующие подходы часто оказываются неэффективными в сложных, текстурированных сценариях. Проблема заключается в том, что алгоритмы компьютерного зрения испытывают трудности с распознаванием формы и свойств объекта, особенно когда поверхность неровная или имеет сложный узор. Это приводит к неточным оценкам сил, необходимых для захвата и перемещения объекта, и, как следствие, к неудачам манипуляции. Более того, сложность визуальной информации затрудняет определение того, какие действия робот может безопасно и эффективно выполнить с данным объектом, ограничивая его способность адаптироваться к различным ситуациям и успешно решать поставленные задачи. Необходимы новые методы, сочетающие в себе передовые алгоритмы обработки изображений и глубокое понимание физических свойств деформируемых материалов, чтобы преодолеть эти ограничения и обеспечить надежное взаимодействие роботов с окружающим миром.

Сравнение подходов к манипулированию деформируемыми объектами показывает, что использование модульной архитектуры с объяснением [CoT] (зеленый цвет) позволяет избежать типичных ошибок восприятия (серый цвет) и обеспечивает физически корректное управление, в отличие от подхода
Сравнение подходов к манипулированию деформируемыми объектами показывает, что использование модульной архитектуры с объяснением [CoT] (зеленый цвет) позволяет избежать типичных ошибок восприятия (серый цвет) и обеспечивает физически корректное управление, в отличие от подхода «конец-в-конец» (синий цвет).

TRACER: Иерархический механизм рассуждений

Система TRACER решает задачи манипулирования на больших временных горизонтах, используя иерархический механизм рассуждений TA-CoT (Task-Aware Chain-of-Thought). TA-CoT предполагает декомпозицию сложных задач на последовательность более простых и управляемых под-действий. Это позволяет системе планировать и выполнять манипуляции, разбивая их на отдельные шаги, каждый из которых может быть выполнен с большей точностью и надежностью. Иерархическая структура позволяет эффективно исследовать пространство возможных действий, избегая экспоненциального роста сложности, характерного для задач с длинным горизонтом планирования. Декомпозиция также способствует повышению интерпретируемости процесса принятия решений системой.

В основе работы TRACER лежит принцип последовательного рассуждения (Chain-of-Thought Reasoning), позволяющий системе планировать и выполнять сложные манипуляции, разбивая их на последовательные этапы. Этот подход предполагает не просто непосредственное определение действия, а построение логической цепочки рассуждений, где каждое последующее действие зависит от результатов предыдущего. Система анализирует текущее состояние, прогнозирует последствия каждого возможного действия и выбирает наиболее оптимальный путь для достижения цели, рассматривая задачу как последовательность взаимосвязанных шагов. Такой метод позволяет TRACER справляться с задачами, требующими долгосрочного планирования и адаптации к изменяющимся условиям.

Ключевым компонентом TRACER является функция потерь SCBR (Spatially Consistent Belief Representation), обеспечивающая предсказания доступных действий (affordances), физически правдоподобных и пространственно согласованных. SCBR Loss минимизирует расхождения между предсказанными affordances и реальными физическими ограничениями окружения, а также обеспечивает согласованность предсказаний в пространстве. Это достигается путем учета взаимного влияния объектов и их геометрических характеристик при формировании представления о доступных действиях, что повышает надежность планирования и манипуляций в сложных сценариях.

Механизм управления TA-CoT, состоящий из четырех состояний (принятие, отклонение, ожидание и обратная связь), динамически управляет иерархическими путями рассуждений.
Механизм управления TA-CoT, состоящий из четырех состояний (принятие, отклонение, ожидание и обратная связь), динамически управляет иерархическими путями рассуждений.

Уточнение восприятия и определение возможностей взаимодействия с ICRF

Интерактивный процесс уточнения сходимости (ICRF) объединяет разрозненные ответы, определяющие возможности взаимодействия (affordance responses), формируя непрерывную и физически согласованную область для манипуляций. Вместо обработки дискретных предсказаний, ICRF агрегирует их, создавая единое, плавное представление, которое учитывает физические ограничения и обеспечивает более надежное определение областей, доступных для захвата и перемещения. Этот подход позволяет избежать фрагментации и неточностей, возникающих при анализе отдельных предсказаний, и обеспечивает более стабильное и интуитивно понятное взаимодействие с объектами.

Интерактивный процесс уточнения сходимости (ICRF) использует метод Flow Matching для повышения стабильности предсказаний и обеспечения плавных переходов между ними. Flow Matching позволяет моделировать динамику предсказаний как непрерывный процесс, что снижает вероятность резких изменений и обеспечивает более устойчивые результаты. Этот подход особенно важен для задач, связанных с манипуляциями, где прерывистые или неточные предсказания аффордансов могут привести к ошибкам. По сути, Flow Matching преобразует задачу предсказания аффордансов в задачу отслеживания непрерывного потока, что позволяет более эффективно использовать данные и повышать надежность системы.

В основе процесса усовершенствования восприятия и определения доступных действий лежит высококачественный набор данных Fine-AGDDO15, подвергшийся улучшению за счет более точных аннотаций. Для обеспечения точной сегментации объектов и создания мягких масок (soft masks) используется модель SAM (Segment Anything Model). Улучшенные аннотации и применение SAM позволяют получать более детализированные и реалистичные представления объектов, что критически важно для корректного определения возможных манипуляций и обеспечения физической согласованности в процессе взаимодействия.

Алгоритм ICRF позволяет уточнить поле потока, инициированное начальным состоянием <span class="katex-eq" data-katex-display="false">x_0</span> (обозначено звездочкой оранжевого цвета), для достижения целевой точки манипуляции <span class="katex-eq" data-katex-display="false">x_1</span> (обозначено звездочкой зеленого цвета).
Алгоритм ICRF позволяет уточнить поле потока, инициированное начальным состоянием x_0 (обозначено звездочкой оранжевого цвета), для достижения целевой точки манипуляции x_1 (обозначено звездочкой зеленого цвета).

Результаты эмпирической проверки и прирост производительности

Исследование продемонстрировало работоспособность TRACER в условиях реального мира посредством тестирования на двуруком роботе. Система успешно справилась с манипулированием сложными деформируемыми объектами, что подтверждает ее потенциал для практического применения. Роботизированная платформа позволила оценить способность TRACER адаптироваться к непредсказуемым характеристикам мягких материалов и выполнять задачи, требующие высокой точности и координации движений обеих рук. Данные эксперименты показали, что TRACER способна эффективно решать сложные манипуляционные задачи, что открывает возможности для автоматизации процессов в медицине, текстильной промышленности и других областях, где работа с деформируемыми объектами является критически важной.

Исследования показали значительное превосходство разработанной системы в задачах манипулирования деформируемыми объектами по сравнению с существующими методами, такими как OS-AGDO. В ходе экспериментов зафиксирован 70%-ный показатель успешности при выполнении задачи по извлечению ткани, что свидетельствует о высокой точности и надежности системы. Не менее впечатляющим является результат в 60% при организации одежды, демонстрирующий способность системы к эффективному и аккуратному выполнению сложных операций. Эти количественные показатели подтверждают, что новая система способна существенно повысить эффективность и автоматизацию процессов, требующих работы с деформируемыми материалами.

В ходе сравнительного анализа производительности, система TRACER продемонстрировала заметные улучшения ключевых метрик по сравнению с базовым методом OS-AGDO. В частности, зафиксировано повышение показателя KLD (Kullback-Leibler divergence) на 4.8%, что свидетельствует о более эффективном сближении распределений вероятностей и, как следствие, о более точной работе алгоритма. Кроме того, улучшение SIM (Structural Image Metric) составило 7.5%, подтверждая более высокую структурную схожесть результатов, получаемых TRACER, с целевыми значениями. Наконец, показатель NSS (Normalized Scan Statistic), увеличившийся на 4.3%, указывает на более эффективное обнаружение и отслеживание ключевых особенностей в процессе манипулирования объектами. Эти количественные данные подтверждают превосходство TRACER в решении задач, требующих высокой точности и надежности.

Система, включающая двухрукого робота ABB GoFa CRB 15000 с захватами, камеру Intel RealSense D435i и управляющий компьютер, обеспечивает замкнутое управление при манипулировании деформируемыми объектами.
Система, включающая двухрукого робота ABB GoFa CRB 15000 с захватами, камеру Intel RealSense D435i и управляющий компьютер, обеспечивает замкнутое управление при манипулировании деформируемыми объектами.

На пути к более интеллектуальным и адаптивным роботам

Предстоящие исследования направлены на интеграцию разработанной системы TRACER с моделями Vision-Language-Action (VLA), что позволит создать роботов, способных к более интуитивному взаимодействию с человеком. Сочетание способности TRACER к точному манипулированию деформируемыми объектами с возможностями VLA по пониманию естественного языка и визуальных команд откроет путь к созданию роботов, способных выполнять сложные задачи по устным инструкциям или демонстрируемым примерам. Такой подход позволит отказаться от сложных программирований и специализированных интерфейсов, сделав взаимодействие с роботами более простым и естественным для людей, что значительно расширит сферу их применения в повседневной жизни и профессиональной деятельности.

Для дальнейшего повышения надёжности и способности к обобщению разработанной системы, планируется значительное расширение набора данных. Это включает в себя не только увеличение количества разнообразных деформируемых объектов — от тканей различной плотности и эластичности до гибких кабелей и тонких плёнок — но и усложнение сценариев манипуляций. Исследователи стремятся создать условия, максимально приближенные к реальным, с учётом непредсказуемых помех, частичной видимости объектов и необходимости выполнять задачи в загромождённых пространствах. Такой подход позволит алгоритмам лучше адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям, и обеспечит стабильную работу робота в неструктурированных условиях, открывая перспективы для его применения в различных отраслях.

Данное исследование знаменует собой важный шаг к созданию роботов, способных автономно манипулировать деформируемыми объектами в неструктурированных средах. Возможность надежного обращения с такими предметами, как ткани, кабели или растения, открывает широкие перспективы в различных областях. В здравоохранении роботы смогут ассистировать в уходе за пациентами, например, при надевании компрессионного белья или обработке ран. В производстве — выполнять деликатные задачи сборки и упаковки, требующие гибкости и точности. А в сельском хозяйстве — аккуратно собирать фрукты и овощи, не повреждая их. Развитие подобных технологий позволит автоматизировать процессы, требующие адаптивности и умения работать с объектами, не имеющими жесткой формы, значительно повышая эффективность и безопасность труда.

Figure 10:Qualitative analysis of affordance grounding in real-world experiments. The⋆\starand⋆\starpentagrams denote “Pick” and “Place” manipulation points, respectively, annotated on both prediction images and action heatmaps, illustrating pose- and texture-robust localization that maintains accurate functional region identification despite diverse geometric and visual variations.
Figure 10:Qualitative analysis of affordance grounding in real-world experiments. The⋆\starand⋆\starpentagrams denote “Pick” and “Place” manipulation points, respectively, annotated on both prediction images and action heatmaps, illustrating pose- and texture-robust localization that maintains accurate functional region identification despite diverse geometric and visual variations.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что эффективная манипуляция деформируемыми объектами требует не просто понимания их свойств, но и способности к последовательному рассуждению о возможных действиях. Подход TRACER, с его акцентом на цепочку рассуждений и пространственное уточнение, подтверждает идею о том, что структура определяет поведение системы. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство давать точные ответы на вопросы, которые никто никогда не задавал». Эта фраза отражает суть работы: создание системы, способной решать задачи, возникающие в контексте манипуляции деформируемыми объектами, путём логического анализа и уточнения действий, что позволяет достичь динамической сходимости и надежной работы.

Куда дальше?

Представленная работа, демонстрируя возможности TRACER в манипулировании деформируемыми объектами, неизбежно поднимает вопрос о границах применимости и скрытых издержках подобного подхода. Каждая новая зависимость от цепочки рассуждений — это, по сути, скрытая цена свободы от прямого, интуитивного взаимодействия с миром. И хотя TRACER успешно справляется с пространственным уточнением, остается неясным, насколько эффективно система будет масштабироваться для объектов со значительно большей степенью сложности и непредсказуемости деформации.

Настоящий вызов заключается не столько в увеличении вычислительной мощности, сколько в переосмыслении самой архитектуры восприятия. Необходимо двигаться от простого «определения» аффордансов к пониманию их динамической, контекстуально-зависимой природы. Элегантное решение, вероятно, кроется в интеграции принципов самоорганизации и адаптации, позволяющих системе «чувствовать» объект, а не просто анализировать его свойства.

В конечном итоге, успех в этой области будет определяться не количеством «умных» алгоритмов, а способностью создать систему, которая не просто выполняет поставленную задачу, но и способна к творческому решению проблем и предвидению последствий своих действий. Структура, определяющая поведение, должна быть не только эффективной, но и устойчивой к непредсказуемости реального мира.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.20208.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-30 00:26