Тактильное управление: Новый подход к манипулированию объектами

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили инновационную систему, объединяющую визуальное восприятие и контроль усилий для точного и надежного управления в задачах, требующих тесного контакта с объектами.

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"

Политика управления силой демонстрирует устойчивость к внешним воздействиям при выполнении задачи «толчок и переворот», обеспечивая автономное восстановление контакта даже при нарушении взаимодействия.

Предлагаемый фреймворк Force Policy обеспечивает адаптивное переключение между контролем положения и усилий, используя структуру взаимодействия и обратную связь от датчиков силы.

Успешное манипулирование объектами, требующее постоянного контакта, представляет собой сложную задачу из-за необходимости одновременной координации визуального восприятия и управления силой взаимодействия. В данной работе, посвященной разработке ‘Force Policy: Learning Hybrid Force-Position Control Policy under Interaction Frame for Contact-Rich Manipulation’, предложен новый подход, основанный на формализации «взаимодействующей системы координат» для разделения регуляции силы и выполнения движения. Ключевым результатом является разработка гибридной политики, сочетающей глобальное визуальное управление в свободном пространстве с локальным управлением силой при контакте, что обеспечивает стабильное взаимодействие и точное выполнение задач. Не приведет ли это к созданию более гибких и адаптивных робототехнических систем, способных к сложному манипулированию в реальных условиях?

Взлом Реальности: Сложности Контактной Манипуляции

Традиционные методы роботизированной манипуляции испытывают значительные трудности при выполнении задач, требующих точного контакта с объектами и адаптации к непредсказуемым условиям окружающей среды. В отличие от заранее запрограммированных движений в структурированной среде, реальный мир часто характеризуется неопределенностью: поверхности могут быть скользкими или неровными, объекты — деформируемыми, а положение — не совсем таким, как предполагалось. Это создает серьезные проблемы для роботов, которые полагаются на точные модели и предсказуемое поведение. Например, попытка аккуратно переместить хрупкий предмет или собрать детали с неровной поверхности требует не только силы, но и способности ощущать контакт, регулировать усилие и быстро реагировать на изменения. Неспособность справиться с этими проблемами приводит к неудачам, повреждению объектов и ограничению возможностей роботов в реальных приложениях, где важна гибкость и надежность.

Успешное выполнение манипулятивных задач, таких как переворачивание предмета толчком или удаление наклейки, требует от робота не просто приложения силы, но и тонкого контроля над ней, а также мгновенной реакции на изменяющиеся условия. В отличие от простых перемещений, эти действия подразумевают постоянное взаимодействие с объектом и окружающей средой, где даже незначительное отклонение в силе или направлении может привести к неудаче. Необходима способность к адаптации в реальном времени, позволяющая роботу чувствовать сопротивление, определять положение объекта и корректировать свои действия на основе полученной информации. Именно поэтому разработка систем, способных к прецизионному управлению силой и быстрой обратной связи, является ключевой задачей в области роботизированной манипуляции.

Существующие методы манипулирования роботами зачастую демонстрируют недостаточную надежность при выполнении задач в сложных, реальных условиях. Несмотря на значительный прогресс в области робототехники, роботы испытывают трудности с адаптацией к непредсказуемым изменениям в окружающей среде, таким как неровности поверхности, неожиданные препятствия или вариации в свойствах объектов. Это связано с тем, что большинство алгоритмов полагаются на точные модели окружения и объектов, которые редко полностью соответствуют действительности. В результате, даже небольшие отклонения от предполагаемых условий могут приводить к сбоям или неэффективному выполнению задач, требующих тонкой моторики и постоянной корректировки действий, например, при сборке сложных механизмов или проведении деликатных операций.

Для оценки стратегий манипулирования с активным контактом были разработаны три задачи, охватывающие две категории (полировка и вставка), которые отличаются от предыдущих работ повышенными требованиями к точности регулирования силы и рандомизацией начального положения объектов.

Силовая Политика: Мост Между Видением и Осязанием

Предлагаемый метод управления роботом, названный ‘Force Policy’, представляет собой комбинацию высокоуровневого визуального управления и точного низкоуровневого управления силой. Данный подход позволяет добиться повышенной устойчивости и регулирования силы при выполнении разнообразных задач, связанных с контактами. Интеграция визуальной информации, определяющей общую стратегию действия, и точного контроля силы в моменты контакта обеспечивает надежное выполнение манипуляций даже при наличии вариаций в положении объектов и внешних возмущениях. Ключевой особенностью является возможность адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды и обеспечения стабильности при взаимодействии с объектами.

Политика управления использует двухкомпонентный подход, включающий «Глобальную Визуальную Политику» и «Локальную Силовую Политику». Глобальная политика отвечает за общее понимание задачи, определяя цели и планируя последовательность действий на основе визуальной информации. Локальная политика, в свою очередь, обеспечивает взаимодействие с окружающей средой в реальном времени, регулируя прикладываемые силы и моменты для достижения поставленных целей и поддержания стабильного контакта. Такое разделение позволяет эффективно решать задачи, требующие как стратегического планирования, так и точного управления силой воздействия.

Интеграция визуального и силового управления позволяет роботу адаптироваться к изменениям положения объекта и внешним возмущениям при выполнении задач, связанных с контактом. Объединение данных, полученных от систем технического зрения, с информацией от датчиков силы и момента, обеспечивает устойчивость и надежность управления даже при неточностях в начальной позе объекта или при наличии внешних сил, действующих на манипулятор. Это позволяет роботу корректировать траекторию движения и прикладываемые усилия в реальном времени, обеспечивая успешное выполнение манипуляций в условиях неопределенности.

Ключевым элементом стабильного и надежного управления является использование датчиков силы и момента. Эти датчики предоставляют обратную связь, необходимую для точного определения сил и моментов, действующих на робота в процессе взаимодействия с окружающей средой. Полученные данные позволяют системе управления корректировать траекторию движения и прикладываемые усилия в реальном времени, компенсируя внешние возмущения и обеспечивая требуемый уровень контакта с объектом. Точность и скорость работы датчиков силы/момента напрямую влияют на эффективность выполнения задач, связанных с манипулированием объектами и сборкой, особенно в условиях неопределенности и вариативности.

Асинхронный планировщик с двойной политикой сочетает в себе глобальную визуальную политику, определяющую общую задачу, и локальную силовую политику, отвечающую за структуру взаимодействия и гибридное управление силой и положением, снижая задержку и рывки с помощью динамического выравнивания по времени (DTW)[59].

Асинхронное Управление: Реакция в Режиме Реального Времени

Двухполисный асинхронный планировщик обеспечивает плавное и отзывчивое управление, за счет параллельного выполнения глобальной и локальной политик. Глобальная политика отвечает за долгосрочное планирование траектории и общую стратегию движения робота, в то время как локальная политика обрабатывает немедленные корректировки и реакции на изменяющуюся среду. Асинхронное исполнение этих политик позволяет избежать блокировок и задержек, возникающих при последовательном выполнении, что критически важно для систем реального времени. Параллельная обработка позволяет локальной политике оперативно реагировать на неожиданные препятствия или изменения в окружающей среде, не дожидаясь завершения глобального планирования, обеспечивая тем самым более стабильное и надежное управление роботом.

Асинхронная работа системы управления позволяет минимизировать задержку (латентность) между командой и выполнением действия роботом. Благодаря параллельному выполнению глобальных и локальных политик управления, система способна оперативно реагировать на изменения в окружающей среде и корректировать траекторию движения в реальном времени. Это особенно важно в задачах, требующих высокой точности и быстроты реакции, таких как взаимодействие с динамически меняющимися объектами или выполнение сложных манипуляций.

Для повышения плавности траектории движения робота используется метод динамического выравнивания во времени (Dynamic Time Warping, DTW). DTW позволяет сопоставить предсказанную траекторию с фактически выполненной, учитывая возможные отклонения, вызванные задержками или неточностями в управлении. Алгоритм DTW находит оптимальное соответствие между двумя последовательностями точек, минимизируя суммарное расстояние между соответствующими точками, даже если временные интервалы между ними не совпадают. Это особенно важно для компенсации задержек в системе управления и обеспечения более точного следования заданной траектории, что приводит к более плавному и предсказуемому движению робота.

Фрейм взаимодействия (Interaction Frame) представляет собой систему координат, ориентированную на конкретную задачу манипулирования, что существенно упрощает управление силой и обеспечивает стабильный контакт. Вместо использования абсолютных координат, определяемых относительно базовой рамы робота, фрейм взаимодействия определяется относительно поверхности объекта взаимодействия или точки контакта. Это позволяет выражать силы и моменты, действующие на робота, в локальной системе координат, упрощая расчеты и алгоритмы управления. Использование фрейма взаимодействия позволяет более точно контролировать силу взаимодействия, минимизируя нежелательные колебания и обеспечивая устойчивое удержание контакта, особенно в задачах сборки, полировки и обработки материалов.

Асинхронный планировщик обеспечивает снижение рывков движения и силы, что приводит к более плавным траекториям при выполнении задач Push и Flip.

Расширяя Возможности: Усовершенствованное Планирование Траектории

Разработанный подход демонстрирует значительную универсальность в решении сложных задач, что подтверждается успешным выполнением, в частности, задачи подключения электромобиля к зарядной станции. Данный сценарий, требующий точной координации движений и адаптации к различным типам разъемов, служит наглядным примером способности системы к применению в реальных условиях. Успешное решение подобных бытовых и промышленных задач подчеркивает потенциал разработанной технологии для расширения функциональных возможностей робототехнических систем и их интеграции в повседневную жизнь. Подтвержденная способность к выполнению разнообразных задач является ключевым шагом к созданию более автономных и полезных роботов.

В рамках системы ‘RISE-2’ реализован усовершенствованный подход к предсказанию траектории движения, позволяющий роботу не просто следовать запрограммированному пути, но и активно предвидеть развитие ситуации и адаптироваться к изменяющимся условиям. Этот механизм основан на анализе текущего состояния окружающей среды и прогнозировании возможных взаимодействий с объектами, что дает возможность формировать более гибкие и эффективные траектории. В отличие от традиционных методов, ‘RISE-2’ учитывает не только кинематические параметры, но и динамические характеристики объектов, а также вероятностные модели поведения, что существенно повышает надежность манипуляций в сложных и непредсказуемых сценариях. Такая способность к предвидению и адаптации является ключевым фактором для успешного выполнения задач, требующих взаимодействия с динамически меняющимся окружением.

В ходе выполнения задачи «Толкнуть и перевернуть», разработанный метод продемонстрировал значительное повышение эффективности, достигнув показателя успешности в 62,5%. Это представляет собой существенный прогресс по сравнению с предыдущей версией, RISE-2, которая обеспечивала успешное выполнение только в 42,5% случаев. Улучшение свидетельствует о более эффективном планировании траектории и более точном управлении манипулятором, позволяя роботу надежнее выполнять сложные задачи, требующие координации движений и учета физических свойств объектов. Данный результат подтверждает перспективность подхода к генерации траекторий и его потенциал для повышения производительности роботов в реальных условиях.

В ходе выполнения особенно сложной задачи по удалению наклейки — “Scrape off Sticker — Hard” — разработанный метод продемонстрировал значительное превосходство над базовыми алгоритмами. Успешность выполнения данной задачи составила 77.5%, что на 17.5 процентных пунктов выше, чем у алгоритма ForceVLA, показавшего результат в 60%. Данное улучшение свидетельствует о повышенной эффективности предложенного подхода в ситуациях, требующих высокой точности и адаптации к сложным условиям, что открывает новые возможности для роботов в реальных условиях эксплуатации.

В рамках разработанной системы, ключевым элементом повышения скорости и отзывчивости манипуляций является “Fast Tokenizer”, интегрированный в “RDP” (Rapid Decision Policy) и “Diffusion Policy”. Этот компонент позволяет значительно ускорить процесс предсказания действий робота, преобразуя сложные задачи в последовательность токенов, обрабатываемых с высокой скоростью. В результате, робот способен оперативно реагировать на изменения в окружающей среде и выполнять манипуляции более плавно и эффективно. Ускорение предсказания действий достигается за счет оптимизированного кодирования информации о состоянии объекта и планируемых движениях, что позволяет сократить время, необходимое для принятия решений и выполнения команд.

Визуализация показывает, как система использует фрейм взаимодействия и режим задачи для управления процессом подключения электромобиля к зарядной станции.

Исследование, представленное в данной работе, стремится к пониманию сложной структуры взаимодействия в манипулировании объектами, что напоминает попытку расшифровать сложный код. В контексте адаптивного планирования и управления силой, подобный подход к моделированию взаимодействия, предложенный в Force Policy, позволяет системе не просто реагировать на изменения, но и предвидеть их. В этом смысле, замечание Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из методов, ведущих к истинам» — особенно актуально. Именно методология, позволяющая явно моделировать структуру взаимодействия и адаптировать график выполнения задач, является ключом к надежному и точному управлению в условиях контакта.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к управлению манипулятором в условиях плотного контакта. Однако, не стоит забывать, что любая модель — это лишь упрощение реальности, а взаимодействие с миром редко бывает столь предсказуемым. В текущей реализации, адаптивное переключение между схемами управления опирается на предварительно заданные параметры. Вопрос в том, сможет ли система самостоятельно, без внешнего вмешательства, реконструировать свою собственную карту взаимодействия, обнаруживая и эксплуатируя слабые места в собственной логике?

Настоящий вызов, вероятно, заключается не в достижении высокой точности управления, а в создании системы, способной к самодиагностике и самокоррекции. Если «ошибка — это признание системы в собственных грехах», то следует стремиться не к их сокрытию, а к их осознанному использованию. Следующий шаг — интеграция с системами обучения с подкреплением, позволяющими манипулятору самостоятельно разрабатывать стратегии обхода препятствий и адаптации к непредсказуемым условиям, даже если это потребует временного нарушения заданных ограничений.

В конечном счете, задача заключается не в создании идеального контроллера, а в создании системы, способной к эволюции. Иначе говоря, необходимо построить машину, которая учится на своих ошибках и становится лучше с каждым циклом взаимодействия с миром. И только тогда можно будет говорить о настоящем искусственном интеллекте в области контактного манипулирования.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22088.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-26 12:15