Логика в действии: как «зрячие» роботы осваивают производство

Автор: Денис Аветисян

Новая схема объектно-ориентированной логики позволяет «зрячим» моделям лучше понимать задачи и безопасно выполнять сложные операции на производстве.

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 система использует схему $τ$ для автоматической разметки обучающих данных и обогащения базы знаний, включающей структурированные данные и синтетические логи, а в процессе работы - для формирования запросов к языковой модели-планировщику, обусловленной этой же схемой $τ$, что позволяет эффективно сопоставлять запросы с информацией из базы знаний. — Предлагаемая система использует схему $τ$ для автоматической разметки обучающих данных и обогащения базы знаний, включающей структурированные данные и синтетические логи, а в процессе работы — для формирования запросов к языковой модели-планировщику, обусловленной этой же схемой $τ$, что позволяет эффективно сопоставлять запросы с информацией из базы знаний.

В статье представлена схема объектно-ориентированной логики манипулирования и связанная с ней база знаний для повышения надежности и безопасности систем управления на основе моделей «зрение-язык» в производственных условиях.

Несмотря на успехи в области визуально-языковых моделей (VLM) для робототехники, существующие подходы часто упускают из виду критически важные параметры для точных манипуляций в производственных процессах. В работе ‘Towards Logic-Aware Manipulation: A Knowledge Primitive for VLM-Based Assistants in Smart Manufacturing’ предложена схема объектно-ориентированной логики манипулирования, представленная в виде структурированного набора данных, позволяющая эффективно передавать информацию об объектах, траекториях и силах между оператором, ассистентом на основе VLM и контроллером робота. Данный подход позволяет повысить надежность и точность выполнения задач, а также облегчает расширение знаний и адаптацию к новым сценариям. Сможет ли предложенная схема стать основой для создания интеллектуальных производственных систем, способных к гибкому и безопасному взаимодействию с человеком?

За гранью восприятия: Где заканчивается зрение и начинается понимание

Визуально-языковые модели демонстрируют впечатляющие успехи в понимании общего смысла изображений и текста, однако сталкиваются с серьезными трудностями при решении задач, требующих точной логики манипулирования объектами. Этот разрыв особенно критичен для применения в робототехнике, где необходимо не просто распознать предмет, но и спланировать последовательность действий для его перемещения или изменения. В то время как современные модели способны идентифицировать «чашку» или «книгу», они часто не способны правильно определить, как эти объекты можно взять, переместить или использовать совместно с другими предметами, что ограничивает их возможности в реальных сценариях взаимодействия с окружающим миром. Неспособность к точному планированию манипуляций является серьезным препятствием для создания роботов, способных выполнять сложные задачи в неструктурированной среде.

Существующие подходы к обучению моделей «зрение-язык» зачастую рассматривают манипуляции с объектами исключительно как задачу визуального восприятия, упуская из виду фундаментальную необходимость явного представления аффордансов объектов и динамики их взаимодействия. Вместо того, чтобы понимать, как объект может быть использован, модели сосредотачиваются на его визуальном определении — что приводит к хрупкости и низкой способности к обобщению в новых ситуациях. Например, модель может распознать чашку, но не понять, что её можно взять в руку, налить в неё жидкость или перевернуть. Отсутствие внутреннего представления о физических свойствах объектов и последствиях действий препятствует надежному планированию и выполнению сложных манипуляций, ограничивая потенциал этих моделей в реальных робототехнических приложениях.

Отсутствие явного представления об объектах и их взаимодействиях приводит к хрупкости современных зрительно-языковых моделей и затрудняет их адаптацию к новым, незнакомым ситуациям. Модели, не способные учитывать физические свойства предметов и логику манипулирования ими, демонстрируют неустойчивое поведение при малейших отклонениях от тренировочных данных. Например, модель, успешно распознающая чашку, может потерпеть неудачу при попытке перенести её, если не учитывает вес и форму, необходимые для стабильного захвата. Такая неспособность к обобщению ограничивает применимость этих моделей в реальных сценариях, требующих надежной и гибкой работы с объектами, особенно в контексте робототехники и автоматизации.

Для преодоления существующих ограничений в области визуально-языковых моделей (ВЯМ) необходимо не просто распознавать объекты, но и кодировать глубокое понимание принципов их функционирования. Современные ВЯМ преуспевают в общей семантической интерпретации изображений, однако испытывают трудности при решении задач, требующих точной манипуляции предметами. Вместо представления манипуляций как исключительно перцептивной проблемы, требуется явное моделирование аффордансов объектов — возможностей их использования — и динамики взаимодействия с ними. Такой подход позволит ВЯМ не просто «видеть», что перед ними, а понимать, как этот предмет работает, какие действия с ним возможны и как эти действия повлияют на окружающую среду, что критически важно для успешной работы в реальных условиях, особенно в робототехнике.

В процессе удаления катушки с нитью, взаимодействие определяется последовательностью действий, включающей фиксацию катушки, открытие крышки, захват, извлечение, перемещение и размещение, при этом учитываются допуски и динамика для обеспечения стабильности.

Явное моделирование: Логика манипуляций как основа взаимодействия

В основе нашего подхода лежит схема логики манипулирования, ориентированная на объекты (Object-Centric Manipulation Logic Schema). Она представляет собой явное кодирование информации об отдельных частях объекта, его интерфейсах взаимодействия, предварительных условиях выполнения операций и динамике изменения состояния. Схема детально описывает структуру объекта, включая его компоненты и точки соединения, а также доступные операции над ними. Предварительные условия определяют требования, которые должны быть выполнены перед началом манипуляции, например, положение объекта или наличие необходимых инструментов. Динамика описывает, как изменяется состояние объекта в процессе манипулирования, включая изменения положения, ориентации и внутренней конфигурации. Такое детальное кодирование позволяет построить точную модель поведения объекта и эффективно планировать манипуляции.

В отличие от традиционных систем представления манипуляций, наша схема не ограничивается описанием действий, но моделирует их исполняемую логику. Это означает, что схема содержит информацию, необходимую для фактического выполнения манипуляции, включая последовательность действий, необходимые условия для их выполнения и ожидаемые изменения в состоянии объектов. Такое представление позволяет создавать более надежные алгоритмы планирования и управления, поскольку система способна не только предвидеть возможные последствия действий, но и гарантировать их корректное выполнение, учитывая все ограничения и зависимости. В результате, повышается устойчивость системы к ошибкам и неопределенностям в окружающей среде, а также упрощается процесс адаптации к новым задачам и объектам.

Функциональные графы поддерживают предложенную схему, предоставляя структурированное представление взаимосвязей между объектами, действиями и состояниями. Каждый узел в графе представляет собой состояние объекта, а ребра — действия, приводящие к переходу между этими состояниями. Это позволяет символьному рассуждению опираться на конкретные данные о физическом мире, поскольку каждое действие и состояние привязано к определенным атрибутам объекта и условиям окружающей среды. Такая структура обеспечивает возможность моделирования сложных манипуляций, учитывая как физические ограничения, так и логические зависимости между различными компонентами системы, обеспечивая основу для надежного планирования и управления.

Контроль, ориентированный на аффордансы, уточняет понимание манипуляций путем установления соответствия между частями объекта и доступными операциями над ними. Этот подход позволяет установить более прямую связь между семантическим значением частей объекта и конкретным исполняемым поведением, которое они позволяют реализовать. Фактически, отображение частей объекта на соответствующие операции создает более четкое и однозначное представление о том, как можно взаимодействовать с объектом, что повышает эффективность планирования и управления манипуляциями. Такое соответствие позволяет системе понимать, какие действия можно выполнить с конкретной частью объекта, и, следовательно, более эффективно использовать объект для достижения поставленных целей.

Обогащение знаниями: От схемы к действию

Для повышения эффективности визуально-языковых моделей (ВЯМ) используется база знаний (БЗ), структурированная посредством схемной разметки. Эта база знаний содержит записи, тегированные схемами, что позволяет осуществлять как обогащение (augmentation) ВЯМ дополнительной структурированной информацией, так и извлечение (retrieval) релевантных данных. Схемная разметка позволяет организовать знания в структурированном виде, облегчая поиск и использование информации для решения задач, связанных с визуальным восприятием и языковой обработкой. Такой подход позволяет ВЯМ оперировать не только с необработанными данными, но и с семантически структурированными знаниями, повышая их способность к рассуждениям и планированию.

Дополнение структурированными знаниями, представленными в виде схематически размеченных данных, значительно повышает возможности визуально-языковых моделей (ВЯМ) в задачах манипулирования объектами. Этот подход, известный как схематическое дополнение, позволяет ВЯМ лучше понимать отношения между объектами и действиями, что критически важно для планирования и выполнения сложных манипуляций. В частности, размеченные схемы предоставляют информацию о свойствах объектов, их потенциальных взаимодействиях и последовательностях действий, необходимых для достижения конкретных целей. Это, в свою очередь, позволяет ВЯМ генерировать более точные и эффективные планы манипулирования, а также избегать ошибок, связанных с недостаточным пониманием контекста задачи.

Планирование с использованием извлечения информации (Retrieval-Augmented Planning) усовершенствует процесс решения задач, дополняя стандартные алгоритмы планирования данными, полученными из базы знаний (Knowledge Base). Вместо того, чтобы полагаться исключительно на внутренние представления модели, система извлекает релевантную информацию из базы знаний, что позволяет учитывать специфические условия и ограничения задачи. Извлеченные данные используются для уточнения этапов планирования, выбора оптимальных действий и предвидения потенциальных проблем, что повышает надежность и эффективность выполнения манипуляционных задач. Этот подход позволяет модели адаптироваться к новым сценариям и эффективно использовать накопленные знания для решения сложных задач.

Логически-ориентированное промтирование (Logic-Aware Prompting) предполагает внедрение процедур, специфичных для каждого конкретного случая, непосредственно во время выполнения, используя информацию, полученную из базы знаний. Этот подход позволяет системе динамически адаптироваться к сложным сценариям, поскольку процедуры формируются не заранее, а в ответ на текущий контекст и извлеченные данные. Вместо жестко запрограммированных правил, система использует извлеченную информацию для построения последовательности действий, что повышает ее гибкость и способность к решению задач в условиях неопределенности и изменяющейся обстановки. Внедрение процедур осуществляется посредством модификации промпта, что позволяет системе учитывать контекст и извлекать необходимые знания для выполнения поставленной задачи.

Подтверждение и безопасность: Роботизированная производительность в реальных условиях

Для подтверждения эффективности разработанного подхода была выбрана задача по извлечению катушки филамента из 3D-принтера — сложная манипуляционная проблема, требующая высокой точности координации и контроля приложенной силы. Данный процесс представляет собой значительную трудность из-за необходимости деликатного отделения катушки от держателя, избегая повреждений как самой катушки, так и оборудования принтера. Успешное выполнение этой задачи демонстрирует способность системы адаптироваться к сложным условиям, точно оценивать приложенное усилие и осуществлять плавные, скоординированные движения. Именно поэтому задача извлечения катушки филамента является ключевым тестом для оценки надежности и безопасности роботизированных систем манипулирования.

Результаты исследований демонстрируют значительное улучшение показателей выполнения задач манипулирования, оцениваемых с помощью метрик качества плана, таких как полнота, корректность и обеспечение безопасности. В частности, разработанный подход обеспечивает более широкое покрытие шагов выполнения, повышает валидность последовательности действий и гарантирует соблюдение ограничений безопасности по сравнению с базовыми методами. Это свидетельствует о повышенной надежности и эффективности системы в сложных сценариях, требующих точной координации и контроля усилий, а также способствует более безопасному взаимодействию с окружающей средой и людьми.

Для обеспечения надежного и безопасного взаимодействия робота с окружающей средой, ключевую роль играет комбинация управления по положению и усилию, дополненная управлением по импедансу. Данный подход позволяет роботу не только точно следовать заданной траектории, но и адаптироваться к внешним воздействиям, избегая столкновений и повреждений. Логическая схема, ориентированная на объект манипуляции, служит основой для реализации этого управления, обеспечивая последовательное и предсказуемое поведение робота при взаимодействии с объектами. В частности, эта схема позволяет роботу оценивать силы, действующие на объект, и соответствующим образом корректировать свои действия, что критически важно для выполнения сложных манипуляций, требующих как точности, так и безопасности.

Схема объектно-ориентированной манипуляции изначально обеспечивает совместную безопасность при взаимодействии человека и робота во время выполнения сложных задач. Она позволяет роботу адаптировать свои действия в реальном времени, учитывая присутствие и намерения человека, что снижает риск столкновений и травм. Такой подход выходит за рамки простого избегания препятствий; он предполагает прогнозирование возможных действий человека и заблаговременную корректировку траектории движения робота. В результате достигается не только физическая безопасность, но и более эффективное и интуитивно понятное сотрудничество между человеком и машиной, открывающее новые возможности для совместной работы в различных областях, от производства до оказания помощи.

К надежным и адаптивным роботам: Взгляд в будущее

В основе предлагаемого подхода к управлению роботами лежит концепция “Взаимодействия”, представленная в виде структурированных пар — “Туплов Взаимодействия”. Эти туплы не формируются абстрактно, а базируются на детальном анализе технической документации, включающей инструкции и схемы. Такой подход обеспечивает прочную связь между алгоритмами управления и реальными физическими принципами, определяющими взаимодействие робота с окружающей средой. Вместо слепого применения алгоритмов машинного обучения, система опирается на чётко определённые правила, заимствованные из существующих инженерных практик, что значительно повышает надежность и предсказуемость действий робота, особенно в сложных и непредсказуемых условиях. Это позволяет создавать роботов, способных не просто выполнять заданные команды, но и адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам, опираясь на фундаментальное понимание физики и процедур, заложенных в основу их работы.

Процессы калибровки играют ключевую роль в уточнении моделей взаимодействия, определяя допустимые диапазоны параметров для обеспечения надежной работы робототехнических систем. Тщательная калибровка позволяет установить соответствие между теоретическими расчетами и реальным поведением робота при взаимодействии с объектами, учитывая такие факторы, как трение, упругость и неточности изготовления. В ходе калибровки, параметры модели уточняются на основе экспериментальных данных, полученных в процессе взаимодействия робота с окружающей средой. Это обеспечивает возможность адаптации к различным условиям и повышения точности манипуляций, особенно в неструктурированных средах, где предсказать все возможные сценарии взаимодействия затруднительно. Установление валидных операционных диапазонов параметров не только повышает надежность системы, но и предотвращает возникновение нежелательных эффектов, таких как повреждение объектов или выход робота из строя.

Данный подход открывает возможности для создания более надежных и адаптивных роботизированных систем, способных успешно выполнять сложные манипуляционные задачи в неструктурированных средах. Традиционные роботы часто сталкиваются с трудностями при работе в реальном мире, где условия постоянно меняются и объекты не всегда соответствуют ожидаемым параметрам. Предложенная методика позволяет роботам не просто следовать заранее запрограммированным инструкциям, но и активно адаптироваться к новым ситуациям, используя знания о физике взаимодействий и процедурах работы. Это достигается за счет способности системы корректировать свои действия на основе текущих условий, что значительно повышает ее устойчивость к помехам и неопределенностям, встречающимся в реальных условиях эксплуатации. В результате, роботы могут эффективно работать в сложных и динамичных средах, таких как склады, производственные цеха или даже домашние хозяйства, демонстрируя повышенную надежность и автономность.

В дальнейшем планируется расширение данной структуры для решения более сложных задач, требующих от роботов не только адаптации к изменяющимся условиям, но и способности к непрерывному обучению на протяжении всего жизненного цикла. Исследователи стремятся интегрировать механизмы обучения с подкреплением и другие методы машинного обучения, позволяющие роботам самостоятельно совершенствовать свои навыки и стратегии взаимодействия с окружающим миром. Особое внимание уделяется разработке алгоритмов, способных эффективно использовать накопленный опыт для решения новых, ранее не встречавшихся задач, что позволит создавать роботизированные системы, способные к автономной работе в динамичных и непредсказуемых условиях. Предполагается, что сочетание формального представления знаний о взаимодействиях с возможностями непрерывного обучения откроет путь к созданию действительно интеллектуальных и универсальных роботов.

Предложенная схема объектно-ориентированной логики манипуляций, безусловно, выглядит элегантно на бумаге. Однако, как показывает опыт, даже самая изящная теория неизбежно сталкивается с суровой реальностью производственного цеха. Авторы надеются, что эта база знаний поможет VLMs перешагнуть пропасть между высокоуровневым планированием и надежным исполнением. Что ж, посмотрим, как долго прод продержится против очередного апдейта скрипта. Как заметил Алан Тьюринг: «Можно сказать, что машина может делать все, что может делать человек, если ей дадут достаточно данных и времени». Иронично, учитывая, что люди все равно будут чинить последствия ошибок машин.

Что дальше?

Предложенная схема объектно-ориентированной логики манипуляций, безусловно, добавляет слой формальности в область управления на основе видения и языка. Однако, история показывает, что каждая элегантная схема рано или поздно обрастает исключениями, а «бесконечная масштабируемость» оказывается очередной маркетинговой уловкой. Заманчиво говорить о преодолении разрыва между планированием и исполнением, но продукция всегда найдет способ продемонстрировать, что даже самый продуманный план — лишь гипотеза, пока не столкнется с реальностью цеха.

Вероятно, следующие шаги будут связаны с попытками автоматизировать процесс построения и поддержания базы знаний. Идея, конечно, не нова — в 2012-м активно обсуждали онтологии для робототехники. Вопрос в том, как сделать эту базу знаний достаточно гибкой, чтобы адаптироваться к постоянно меняющемуся производственному процессу, и достаточно надежной, чтобы не допустить критических ошибок. Если тесты зелёные — значит, они ничего не проверяют, а лишь подтверждают, что тестовая среда отличается от реальной.

В конечном итоге, успех этой работы, как и любой другой в области автоматизации, будет измеряться не количеством опубликованных статей, а количеством предотвращенных аварий и снижением количества ручных операций. И, вероятно, через несколько лет все эти красивые диаграммы и объектно-ориентированные схемы станут частью невидимого техдолга, который придётся расплачивать следующему поколению инженеров.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11275.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-15 15:21