Тактильное зрение роботов: восстановление 3D-ощущений по одному изображению

от

Автор: Денис Аветисян

Новый метод позволяет роботам «чувствовать» окружающие предметы и планировать взаимодействия, опираясь лишь на данные с одной камеры.

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"
Система предсказывает тактильное поле на основе монохромного изображения, используя архитектуру с замороженным визуальным ядром и настроенным трипланарным декодером, что позволяет модели оценивать совместное влияние веса объекта, его упругости и устойчивости исключительно по визуальным данным и сопоставлять предсказания с эталонным нейронным тактильным полем, полученным из данных физического взаимодействия.
Система предсказывает тактильное поле на основе монохромного изображения, используя архитектуру с замороженным визуальным ядром и настроенным трипланарным декодером, что позволяет модели оценивать совместное влияние веса объекта, его упругости и устойчивости исключительно по визуальным данным и сопоставлять предсказания с эталонным нейронным тактильным полем, полученным из данных физического взаимодействия.

Восстановление 3D-тактильных полей из монокулярного изображения для эффективного планирования взаимодействия с деформируемыми объектами.

Роботы, действующие в реальном мире, сталкиваются с трудностями при планировании в динамически меняющихся средах, требующих учета деформаций и взаимодействия с объектами. В данной работе, посвященной ‘Monocular Reconstruction of Neural Tactile Fields’, представлен новый подход к построению трехмерных тактильных полей, предсказывающих ожидаемую тактильную реакцию на контакт, исключительно по одному изображению с камеры. Предложенная модель позволяет роботам не только обходить препятствия, но и намеренно прокладывать путь через области с низкой сопротивляемостью, например, сквозь листву, что существенно повышает эффективность навигации. Возможно ли дальнейшее расширение возможностей этой технологии для создания полностью автономных роботов, способных эффективно взаимодействовать со сложными и непредсказуемыми окружениями?

Прикосновение без контакта: Вызов тактильного понимания

Традиционные робототехнические системы, как правило, полагаются на прямой физический контакт с объектом для его идентификации и понимания его свойств. Такой подход, хотя и надежен в контролируемых условиях, существенно ограничивает скорость и адаптивность робота в динамичной среде. Необходимость физического прикосновения требует времени на перемещение и ощупывание, что замедляет процесс анализа и препятствует эффективному взаимодействию с окружающим миром. Более того, этот метод оказывается неэффективным при работе с хрупкими или опасными предметами, где прямой контакт нежелателен или невозможен. В связи с этим, исследователи активно работают над разработкой систем, способных оценивать тактильные характеристики объекта исключительно на основе визуальной информации, что позволит значительно повысить скорость реакции и универсальность робототехнических устройств.

Определение тактильных свойств объекта исключительно по визуальным данным представляет собой сложную задачу, требующую высокоточного трехмерного восприятия. Успешное решение этой проблемы подразумевает не просто распознавание формы и размера, но и способность алгоритмов выводить информацию о текстуре, жесткости и других тактильных характеристиках, основываясь исключительно на анализе изображений. Достижение подобного уровня понимания требует разработки новых методов компьютерного зрения, способных эффективно извлекать и интерпретировать тонкие визуальные подсказки, такие как изменения освещенности, тени и отражения, которые косвенно указывают на тактильные свойства поверхности. В конечном итоге, возможность «ощущать» объекты визуально открывает перспективы для создания роботов, способных безопасно и эффективно взаимодействовать с окружающим миром без необходимости физического контакта.

Современные методы машинного зрения и тактильного восприятия сталкиваются с существенными трудностями при преобразовании визуальной информации в детальное понимание текстуры и свойств объектов. Несмотря на значительные успехи в области компьютерного зрения, способность роботов к точному определению, например, мягкости, шероховатости или упругости объекта только по его изображению остается ограниченной. Это несоответствие между визуальным анализом и тактильным пониманием существенно ограничивает ловкость манипуляций и способность роботов эффективно взаимодействовать с реальным миром, особенно в ситуациях, требующих деликатного обращения или распознавания тонких различий в материалах. Отсутствие надежного моста между зрением и осязанием препятствует созданию роботов, способных к гибким и адаптивным действиям, подобным человеческим.

Наша методика позволяет качественно реконструировать тактильное поле по монохромному изображению, точно определяя податливые области (синий цвет, например, листва растений) и жесткие поверхности (красный цвет, например, горшки), в отличие от базовых моделей LRM и Direct3D, которые не различают деформируемые и жесткие участки объектов, при этом красный цвет может указывать на значительное давление даже от легких объектов, прижатых к жесткой поверхности.
Наша методика позволяет качественно реконструировать тактильное поле по монохромному изображению, точно определяя податливые области (синий цвет, например, листва растений) и жесткие поверхности (красный цвет, например, горшки), в отличие от базовых моделей LRM и Direct3D, которые не различают деформируемые и жесткие участки объектов, при этом красный цвет может указывать на значительное давление даже от легких объектов, прижатых к жесткой поверхности.

3D Нейронные Тактильные Поля: Новый взгляд на тактильное предсказание

Представлен метод 3D Neural Tactile Fields, позволяющий предсказывать ожидаемые тактильные ощущения на основе единственного RGB-изображения. Данный подход позволяет роботизированным системам формировать представление о тактильных свойствах объекта, не осуществляя физического контакта. Прогнозирование тактильных ощущений осуществляется путем анализа визуальной информации, содержащейся в RGB-изображении, и сопоставления её с ожидаемыми тактильными характеристиками поверхности объекта. Метод позволяет получать информацию о текстуре, жесткости и других тактильных параметрах, что может быть использовано в задачах манипулирования объектами и роботизированном сборе информации об окружающей среде.

Метод 3D Neural Tactile Fields реализуется посредством конвейера, объединяющего визуальные данные с точной 3D-реконструкцией, полученной с использованием NeRF (Neural Radiance Fields). NeRF позволяет воссоздать трехмерную модель сцены из двумерного изображения, предоставляя информацию о геометрии и текстурах объектов. Визуальные данные, полученные с камеры, обрабатываются и используются для обучения модели, которая сопоставляет визуальные признаки с предполагаемыми тактильными свойствами поверхности. В результате, конвейер обеспечивает возможность предсказания тактильных ощущений, основываясь на визуальном представлении объекта, без необходимости физического контакта.

Метод позволяет роботам прогнозировать тактильные ощущения, основываясь исключительно на визуальной информации. Обучение модели происходит путем установления соответствия между визуальными признаками, извлеченными из RGB-изображений, и соответствующими тактильными свойствами объектов. Это достигается за счет построения неявной функции, которая отображает визуальные данные в пространство тактильных ощущений, позволяя роботу предсказывать силу и текстуру контакта с поверхностью без необходимости физического взаимодействия. Фактически, робот «ощущает» прикосновение, анализируя только изображение.

Для создания обучающих данных, плотное 3D-поле тактильных ощущений формируется путем сопоставления данных о давлении, полученных с помощью GelSight Mini, с реконструкцией объекта, созданной с помощью NeRF, что позволяет получить непрерывное представление о тактильных ощущениях в объеме.
Для создания обучающих данных, плотное 3D-поле тактильных ощущений формируется путем сопоставления данных о давлении, полученных с помощью GelSight Mini, с реконструкцией объекта, созданной с помощью NeRF, что позволяет получить непрерывное представление о тактильных ощущениях в объеме.

Создание тактильного фундамента: Данные для контролируемого обучения

Был создан комплексный тактильный набор данных, включающий в себя как жесткие, так и деформируемые объекты. Для каждого объекта выполнено точное 3D-реконструирование геометрии и получено плотное тактильное поле — данные, отражающие распределение контактных усилий при взаимодействии с поверхностью. Набор данных включает в себя информацию о форме объекта, его жесткости и реакции на приложенное давление, что позволяет использовать его для обучения алгоритмов, способных к точному распознаванию объектов и оценке их свойств посредством тактильного восприятия.

Сбор данных осуществлялся с использованием тактильного сенсора GelSight Mini и системы оптической захвата движения OptiTrack. GelSight Mini обеспечивает получение детальных изображений контакта поверхности с объектами, фиксируя деформацию эластомера. Система OptiTrack, состоящая из нескольких камер, отслеживает положение и ориентацию объекта в пространстве с высокой точностью. Комбинация этих двух систем позволила получить точные данные о форме объекта и силах контакта, необходимые для формирования надежной «истинной» информации (ground truth) для обучения моделей машинного обучения.

Комбинирование полученного набора данных с методами контролируемого обучения (Supervised Learning) позволяет создавать надежные и точные трехмерные нейронные тактильные поля (3D Neural Tactile Fields). Обучение на размеченном тактильном наборе данных обеспечивает высокую точность предсказания тактильных ощущений при взаимодействии с объектами различной формы и жесткости. Такой подход позволяет создавать модели, способные эффективно обобщать данные и адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся объектам, что критически важно для задач робототехники и тактильного восприятия.

Для обучения и оценки использовался набор из 40 объектов с различными весами, жесткостью и материалами, при этом горшки были жестко зафиксированы, а остальные объекты могли свободно перемещаться при контакте.
Для обучения и оценки использовался набор из 40 объектов с различными весами, жесткостью и материалами, при этом горшки были жестко зафиксированы, а остальные объекты могли свободно перемещаться при контакте.

Оценка точности: Валидация и сравнительный анализ

Для оценки качества реконструкции тактильного поля использовались метрики Intersection-over-Union (IoU), расстояние Чемфера и F1-мера. IoU измеряет степень пересечения между реконструированным и эталонным тактильным полем, предоставляя количественную оценку точности соответствия формы. Расстояние Чемфера определяет среднее расстояние от точек в реконструированном поле до ближайших точек в эталонном поле, отражая общую точность расположения. F1-мера, вычисляемая на основе точности и полноты, предоставляет сбалансированную оценку способности метода правильно идентифицировать и восстанавливать тактильные особенности. Высокие значения по всем этим метрикам подтверждают высокую точность предложенного метода реконструкции тактильного поля.

В ходе сравнительного анализа наша методика продемонстрировала превосходство над базовым методом генерации 3D-мешей Direct3D. В частности, достигнутое значение метрики Intersection-over-Union (IoU) составило 0.095, что значительно выше 0.052, полученного с использованием LRM. Данный результат подтверждает эффективность предложенного подхода в задаче реконструкции тактильных полей и указывает на его потенциал для улучшения точности и качества 3D-реконструкции по сравнению с существующими решениями.

Для оптимизации качества реконструкции тактильного поля и обеспечения согласованности между различными ракурсами использовались функции потерь, такие как Взвешенная Среднеквадратичная Ошибка (Weighted Mean Squared Error) и Функция Потерь Фотометрической Реконструкции (Photometric Reconstruction Loss). Взвешенная среднеквадратичная ошибка минимизирует расхождения между реконструированными и фактическими данными, придавая больший вес областям с высокой детализацией. Функция потерь фотометрической реконструкции, в свою очередь, обеспечивает согласованность освещения и текстур при изменении угла обзора, что критически важно для реалистичного визуального представления тактильного поля. Использование этих функций потерь позволило добиться значительного улучшения точности и стабильности процесса реконструкции.

Figure 6:F1 score (Higher↑\uparrowis better)at distance threshold0.050.05for unseen object reconstruction as a function of the interaction thresholdτ\tau. Our method outperforms both LRM and Direct3D across allτ\tau, indicating improved recovery of surface geometry in multi-level interaction regions.
Figure 6:F1 score (Higher↑\uparrowis better)at distance threshold0.050.05for unseen object reconstruction as a function of the interaction thresholdτ\tau. Our method outperforms both LRM and Direct3D across allτ\tau, indicating improved recovery of surface geometry in multi-level interaction regions.

За пределами восприятия: Последствия для ловкости и взаимодействия роботов

Роботы, способные предсказывать тактильные поля, демонстрируют качественно новый подход к планированию взаимодействий с окружающим миром. Вместо реактивного ответа на касание, они получают возможность заранее оценивать распределение сил давления и свойства объектов, с которыми предстоит работать. Это достигается за счет анализа визуальной информации и использования алгоритмов машинного обучения для прогнозирования тактильных ощущений, которые возникнут при контакте. Такой проактивный подход позволяет роботам не только избегать повреждений, но и выполнять сложные манипуляции с деликатными предметами, оптимизируя силу и траекторию движения для достижения желаемого результата, даже не касаясь объекта напрямую. Предвидение тактильных ощущений открывает возможности для создания роботов, способных к более эффективному и безопасному взаимодействию с людьми и окружающей средой.

Возможность деликатной и адаптивной манипуляции, осуществляемой без непосредственного физического контакта, открывает новые горизонты в робототехнике. Роботы, способные предвидеть тактильные ощущения и свойства объектов, могут планировать взаимодействие, избегая повреждений как самих себя, так и окружающих предметов. Такой подход позволяет осуществлять захват и перемещение хрупких или деформируемых объектов, а также работать в условиях ограниченной видимости или сложной геометрии пространства. Благодаря этому, роботы становятся более универсальными и эффективными в задачах, требующих высокой точности и осторожности, например, при сборке сложных механизмов, проведении медицинских операций или работе с пищевыми продуктами.

Интеграция трехмерных нейронных тактильных полей с алгоритмами планирования траектории, такими как RRT, открывает перспективы для значительного повышения ловкости и интеллекта роботов. Данный подход позволяет роботу не просто реагировать на тактильные ощущения, но и предвидеть их, формируя представление о текстуре и свойствах объектов до непосредственного контакта. Алгоритм RRT эффективно исследует пространство возможных траекторий, а нейронное тактильное поле предоставляет информацию о потенциальных препятствиях и необходимой силе взаимодействия. В результате, робот способен планировать более плавные и точные движения, избегать повреждений хрупких объектов и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды, демонстрируя уровень манипулятивных навыков, ранее недостижимый для автоматизированных систем. Это создает основу для разработки роботов, способных выполнять сложные задачи, требующие деликатности и адаптивности, в различных сферах — от хирургии до сборки электроники.

В отличие от базовых методов, не учитывающих взаимодействие, предложенный планировщик, используя предсказанное тактильное поле, адаптирует траекторию к порогу взаимодействия <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> au</span>, позволяя избегать столкновений с твердыми объектами и мягко взаимодействовать с податливыми (например, растениями), что обеспечивает более естественное и эффективное планирование.
В отличие от базовых методов, не учитывающих взаимодействие, предложенный планировщик, используя предсказанное тактильное поле, адаптирует траекторию к порогу взаимодействия au, позволяя избегать столкновений с твердыми объектами и мягко взаимодействовать с податливыми (например, растениями), что обеспечивает более естественное и эффективное планирование.

Исследование демонстрирует, что попытки построить идеальную систему тактильного восприятия обречены на провал, если не учитывать неизбежную деформацию объектов и сложность реального мира. Авторы, стремясь к реконструкции тактильных полей из монокулярного зрения, фактически признают, что любое предсказание взаимодействия с окружением несет в себе элемент неопределенности. В этом контексте, слова Роберта Тарьяна особенно актуальны: «В каждом кроне скрыт страх перед хаосом». Это высказывание отражает суть подхода, представленного в статье — признание того, что даже самые передовые алгоритмы не могут полностью устранить хаос, возникающий при взаимодействии с деформируемыми объектами, а лишь смягчить его последствия, предсказывая вероятные сценарии развития событий.

Что дальше?

Предложенный метод реконструкции тактильных полей из одиночного изображения — это, скорее, семя, нежели плод. Он демонстрирует возможность предсказания взаимодействия, но взаимодействие — это танец, а предсказание — лишь его бледная тень. Каждая зависимость от RGB-изображения — это обещание, данное прошлому, обещание, что свет и цвет действительно содержат информацию о силах и деформациях. Остается вопросом, насколько долго это обещание будет удерживать вес перед лицом хаоса реального мира.

Вместо того, чтобы стремиться к полному контролю над тактильными ощущениями — иллюзии, требующей соглашения об уровне обслуживания — стоит обратить внимание на самовосстановление систем. Всё, что построено, когда-нибудь начнёт само себя чинить. Необходимо исследовать, как роботы могут учиться адаптироваться к неточностям реконструкции, как использовать эти неточности в качестве основы для обучения и как строить системы, которые не просто предсказывают взаимодействие, а принимают его как неотъемлемую часть своего существования.

Будущие работы должны отбросить стремление к идеальной 3D-модели и сосредоточиться на создании систем, способных к эмерджентному поведению. Вместо того, чтобы строить системы, следует взращивать их. В конце концов, сама экосистема взаимодействия гораздо важнее любой отдельной реконструкции тактильного поля.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.12508.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-16 06:39