Гибкие объекты: новые горизонты управления

Автор: Денис Аветисян

Обзор посвящен актуальным задачам и перспективным подходам в области манипулирования деформируемыми объектами, открывающим новые возможности для робототехники.

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"

Иллюстрация демонстрирует взаимосвязь перспективных методов в области DOM, способных эффективно решать ключевые задачи, обозначенные в начале обзора.

В статье анализируются современные достижения в области обучения с подкреплением, нейронных радиальных полей, графовых нейронных сетей и дифференцируемого моделирования для решения ключевых проблем восприятия, моделирования и управления деформируемыми объектами.

Манипулирование деформируемыми объектами представляет собой сложную задачу для робототехники, требующую преодоления бесконечной размерности и непредсказуемых взаимодействий. В работе ‘A Perspective on Open Challenges in Deformable Object Manipulation’ представлен обзор современного состояния исследований в этой области, с акцентом на ключевые проблемы, такие как обработка перекрытий и обобщение задач. Основной вывод заключается в том, что интеграция физически обоснованного обучения с подкреплением, нейронных полей излучения и графовых нейронных сетей является перспективным путем для улучшения восприятия, моделирования и управления. Какие инновационные подходы позволят создать универсальные робототехнические системы, способные эффективно работать с разнообразными деформируемыми объектами в реальных условиях?

Трудности манипуляции: когда теория встречается с практикой

Традиционная робототехника сталкивается со значительными трудностями при манипулировании деформируемыми объектами, такими как ткани, кабели или веревки. Основная проблема заключается в непредсказуемости их динамики: в отличие от жестких тел, деформируемые объекты бесконечно разнообразны в своих возможных конфигурациях, что создает пространство состояний огромной размерности. Любое незначительное изменение в начальных условиях или приложенной силе может привести к совершенно иному результату, делая точное моделирование и управление чрезвычайно сложным. Эта многомерность пространства состояний требует от алгоритмов не только точного восприятия, но и способности адаптироваться к постоянно меняющейся ситуации, что выходит за рамки возможностей многих существующих систем управления роботами.

Успешное захватывание и манипулирование деформируемыми объектами, такими как ткани, кабели или пища, представляет собой сложную задачу для современных алгоритмов робототехники. Существующие системы испытывают трудности из-за непредсказуемости динамики этих объектов и необходимости постоянной адаптации стратегий управления к изменяющейся форме и поведению. Надежная перцепция, способная точно определять состояние объекта в реальном времени, и гибкие алгоритмы управления, оперативно реагирующие на деформации, являются ключевыми требованиями. Однако, разработка таких систем требует преодоления значительных вычислительных сложностей и создания методов обучения, позволяющих роботам эффективно обобщать полученный опыт на новые, ранее не встречавшиеся ситуации с деформируемыми объектами.

В рамках управления с предсказанием модели, действия определяются на основе траекторий состояния и обратной динамики, ограничивающих переменные в пределах допустимого пространства состояний.

Симуляция как мост между идеальным и реальным миром

Обучение с подкреплением (RL) представляет собой перспективный метод для разработки систем управления роботами, однако непосредственная реализация обучения на физических роботах сопряжена со значительными трудностями. Процесс требует большого количества времени и ресурсов, поскольку реальные роботы подвержены износу, имеют ограниченный срок службы и требуют постоянного обслуживания. Кроме того, эксперименты с реальными роботами могут быть опасными и дорогостоящими в случае возникновения сбоев или аварий. Поэтому, накопление достаточного объема данных для эффективного обучения алгоритмов RL в реальном мире часто является непрактичным или экономически нецелесообразным.

Физически обоснованное обучение с подкреплением (Physically Informed Reinforcement Learning, PIRL) повышает эффективность обучения политик управления за счет интеграции физически обоснованных моделей в структуру обучения с подкреплением. Вместо обучения исключительно на реальных данных или в нефизически правдоподобных симуляциях, PIRL использует дифференцируемые симуляции, позволяющие учитывать законы физики непосредственно в процессе оптимизации. Это достигается путем включения физических моделей в функцию потерь или динамику симуляции, что позволяет алгоритму обучения с подкреплением использовать градиенты, основанные на физических принципах, для более быстрого и стабильного обучения политик, способных эффективно управлять роботом или системой в реальном мире. Такой подход снижает потребность в большом количестве данных, полученных из реальных экспериментов, и повышает обобщающую способность обученной политики.

Ключевым аспектом является дифференцируемое моделирование, поскольку оно позволяет передавать градиенты через симуляцию. Это достигается за счет использования техник автоматического дифференцирования, которые вычисляют производные через физическую модель симуляции. Возможность вычисления градиентов позволяет применять алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск, непосредственно к параметрам стратегии управления, используя данные, полученные в симуляции. Таким образом, стратегия обучения с подкреплением (RL) может оптимизировать свою политику на основе обратной связи от симуляции, а не от реального оборудования, значительно повышая эффективность обучения и снижая затраты времени и ресурсов. $\frac{dJ}{d\theta}$ представляет собой градиент функции потерь J по параметрам θ стратегии, который вычисляется через симуляцию.

Алгоритм обучения с подкреплением кодирует конфигурацию объекта в латентное пространство, на основе которого агент генерирует манипуляции, обеспечивая непрерывное взаимодействие со средой до успешного выполнения задачи, что подробно описано в работе [sutton2018].

Надежность через восприятие и обучение: когда теория проверяется практикой

Перенос обучения из симуляции в реальный мир значительно улучшается за счет применения доменной рандомизации. Данный подход заключается в обучении агента в широком диапазоне симулированных сред, отличающихся параметрами освещения, текстур, геометрии объектов и динамики. Вариативность симуляций позволяет агенту обобщать полученные знания и адаптироваться к непредсказуемым условиям реального мира, снижая разрыв между симуляцией и реальностью и повышая надежность работы системы в новых, ранее не встречавшихся ситуациях.

Для обеспечения точной оценки состояния системы критически важна комплексная система восприятия, включающая в себя идентификацию всей сцены и обработку случаев окклюзии. Идентификация всей сцены позволяет алгоритму понимать контекст и взаимосвязи между объектами, что необходимо для корректной интерпретации сенсорных данных. Обработка окклюзии, то есть ситуаций, когда объекты частично или полностью скрыты, требует применения специализированных алгоритмов, таких как фильтрация частиц или методы восстановления скрытых частей изображения, для поддержания непрерывности отслеживания объектов и предотвращения потери информации о состоянии системы. Эффективная реализация этих компонентов существенно повышает надежность и точность оценки состояния, что является ключевым для успешного выполнения задач манипулирования и взаимодействия с окружающей средой.

Тактильное восприятие, в сочетании с активным зрением, обеспечивает взаимодополняющую информацию, повышая надежность манипуляций в сложных сценариях. В частности, в задаче манипулирования «Whip-Rope» достигнута почти оптимальная производительность за счет использования алгоритмов Analytic Policy Gradients (APG) и Short-Horizon Actor-Critic (SHAC). Данные алгоритмы позволяют агенту эффективно использовать тактильные данные для коррекции движений и компенсации неточностей визуального восприятия, что критически важно для успешного выполнения задачи в условиях неопределенности.

В задачах манипулирования тканью продемонстрированы высокие показатели успешности при использовании обучения на демонстрациях. В частности, при выполнении задачи по складыванию ткани достигнута эффективность в 93% благодаря использованию экспертных демонстраций. При решении задачи по складыванию футболки (Fold-T-shirt) был получен результат в 0.85 по системе вознаграждений, реализованный посредством обучения на демонстрациях с использованием дифференцируемой физики (Imitation Learning via Differentiable Physics, ILD). Данные результаты демонстрируют эффективность подхода обучения на демонстрациях в задачах, требующих точного управления и понимания физических свойств материалов.

Визуальные характеристики используются в базовой системе замкнутого управления, подробно описанной в работе [spong2005].

Понимание задачи и демонстрации: новый уровень гибкости для роботов

Графовые нейронные сети (ГНС) представляют собой мощный инструмент для представления взаимосвязей между объектами и окружающей средой, что существенно облегчает задачу спецификации задач для роботов. В отличие от традиционных методов, которые рассматривают объекты изолированно, ГНС позволяют учитывать контекст и зависимости между ними, создавая комплексное представление сцены. Это особенно важно в сложных манипулятивных задачах, где понимание пространственных отношений и взаимодействия между объектами критически необходимо для успешного выполнения. Благодаря способности моделировать структуру данных в виде графа, ГНС эффективно кодируют информацию о форме, положении и связях между объектами, предоставляя роботам возможность более эффективно планировать и выполнять действия, основанные на понимании всей сцены, а не только отдельных элементов.

Использование демонстраций экспертов, дополненных возможностями больших языковых моделей и генеративных нейронных сетей, представляет собой ценный источник априорных знаний для обучения роботов. Такой подход позволяет преодолеть ограничения, связанные с необходимостью длительного и дорогостоящего обучения методом проб и ошибок. Большие языковые модели способны структурировать и интерпретировать демонстрации, извлекая ключевые стратегии и обобщая их для новых ситуаций. Генеративные нейронные сети, в свою очередь, способны создавать разнообразные и реалистичные сценарии, расширяя обучающую выборку и повышая устойчивость системы к изменениям в окружающей среде. Благодаря этому симбиозу, роботы получают возможность быстро осваивать сложные манипулятивные навыки, адаптируясь к непредсказуемым условиям и демонстрируя высокую эффективность в решении поставленных задач.

Сочетание графовых нейронных сетей (GNN) и обучения на демонстрациях экспертов позволяет роботам значительно эффективнее осваивать сложные манипуляционные навыки и успешно применять их в ранее невиданных ситуациях. В ходе исследований, в частности, при решении задачи «Налить Воду», была достигнута впечатляющая эффективность — 91% от максимального вознаграждения — благодаря использованию алгоритма SHAC. Этот результат наглядно демонстрирует, что комбинация GNN, позволяющих моделировать взаимосвязи между объектами, и обучения на примерах, предоставляемых экспертами, открывает новые перспективы в области робототехники и позволяет создавать системы, способные к более гибкому и адаптивному поведению.

Данная работа объединяет передовые достижения в области манипулирования деформируемыми объектами, демонстрируя потенциал совместного использования обучения с подкреплением, учитывающего физические свойства объектов, симуляции экспертных демонстраций и графовых нейронных сетей. Этот синтез направлен на решение ключевых проблем, связанных с восприятием, моделированием и манипулированием, что позволяет значительно повысить производительность и обобщающую способность робототехнических систем. Интеграция этих методов позволяет роботам не только эффективно выполнять поставленные задачи, но и адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся сценариям, что открывает широкие возможности для применения в различных областях, включая промышленную автоматизацию и бытовую робототехнику.

В статье рассматривается манипулирование деформируемыми объектами, и, честно говоря, всё это напоминает попытку приручить желе. Авторы предлагают интеграцию обучения с подкреплением, нейронных полей и графовых нейронных сетей — звучит красиво, но кто-то уже наверняка пишет об этом как об «искусственном интеллекте» в надежде получить финансирование. Ада Лавлейс метко подмечала: «Развитие науки и искусства является неизбежным следствием развития машинного интеллекта». Ирония в том, что любая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Ведь физически достоверное моделирование — это хорошо, но когда в продакшене столкнёшься с реальным миром, начнёшь подозревать, что вся эта симуляция была лишь красивой обёрткой над простым bash-скриптом.

Что дальше?

Рассмотренные подходы, несомненно, элегантны. Объединение обучения с подкреплением, нейронных полей излучения и графовых нейронных сетей — звучит как рецепт всемогущего манипулятора. Однако, не стоит забывать, что любая «революционная» технология неизбежно превратится в технический долг. Симуляция всегда будет упрощением, а переход из симуляции в реальность — источником бесконечных головных болей. Ожидать, что скрипт, прекрасно работающий в идеальном виртуальном мире, не споткнётся о неровность реального стола — наивно.

Основная проблема остаётся нерешённой: как создать систему, способную предсказывать поведение деформируемого объекта, когда этот объект — не идеально гладкий шар, а смятый пакет чипсов или ком ткани? Улучшение точности моделирования — это, конечно, хорошо, но рано или поздно, в продакшене всегда найдётся способ сломать даже самую изящную теорию. Тесты — это форма надежды, а не уверенности.

В перспективе, вероятно, стоит меньше полагаться на «автоматизацию, которая нас спасёт», и больше — на понимание фундаментальных ограничений. Иначе, рано или поздно, скрипт удалит прод. И это будет красиво, но бесполезно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22998.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-27 10:10