Освоение Реальности: Бесшовная Передача Управления Роботом из Симуляции

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет роботам-манипуляторам успешно применять навыки, полученные в виртуальной среде, к реальным задачам без дополнительной адаптации.

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"

Результаты визуализации задач захвата с адаптацией к силе демонстрируют согласованность стратегии как в реальных условиях, так и в симуляции, подчеркивая ее универсальность и надежность.

Представлен полный конвейер для переноса стратегий захвата и манипулирования, основанный на тактильном сенсоре, точном моделировании приводов и обучении с подкреплением.

Несмотря на значительный прогресс в робототехнике, перенос алгоритмов управления на реальные многопальцевые манипуляторы остается сложной задачей из-за несоответствия между симуляцией и реальностью. В работе ‘Closing the Reality Gap: Zero-Shot Sim-to-Real Deployment for Dexterous Force-Based Grasping and Manipulation’ представлен практичный подход к обучению с подкреплением, позволяющий добиться нулевого переноса политики управления на физического робота. Ключевым достижением является объединение плотных тактильных сигналов и измерений крутящего момента, а также эффективное моделирование динамики приводов, что обеспечивает надежный контроль силы захвата и переориентацию объектов. Открывает ли это путь к созданию полностью автономных и адаптивных систем манипулирования, способных решать сложные задачи в реальном мире?

Преодоление границ: Проблема ловкости в робототехнике

Традиционные методы захвата объектов роботами зачастую основаны на заранее запрограммированных схемах, что создает значительные трудности в непредсказуемых условиях. Эти системы, полагающиеся на фиксированные хваты, испытывают неудачи при столкновении с объектами, отличающимися по форме, размеру или текстуре, или при необходимости выполнения манипуляций, не предусмотренных в изначальном алгоритме. Например, робот, обученный захватывать стандартную банку, может оказаться неспособным удержать деформированную или скользкую упаковку. Такая негибкость ограничивает возможности применения роботов в реальных, динамичных средах, где требуется адаптивность и способность реагировать на непредвиденные обстоятельства. Эффективное решение этой проблемы требует разработки схем захвата, способных к самонастройке и коррекции в процессе взаимодействия с объектом.

Для обеспечения надёжной манипуляции с объектами, роботы должны обладать способностью адаптироваться к их свойствам и требованиям задачи в реальном времени. Это означает, что система должна не просто выполнять заранее запрограммированные движения, а динамически изменять силу захвата, положение пальцев и общую стратегию, основываясь на сенсорной информации об объекте — его форме, весе, текстуре и сопротивлении. Такая адаптивность требует сложных алгоритмов, которые позволяют роботу оценивать состояние объекта в процессе взаимодействия и мгновенно корректировать свои действия, подобно тому, как это делает человек. Отсутствие подобной гибкости существенно ограничивает возможности роботов в неструктурированной среде, где объекты могут быть различной формы, веса и хрупкости, а задачи — непредсказуемыми.

Современные роботизированные системы, несмотря на значительный прогресс, часто демонстрируют ограниченные возможности в тонких манипуляциях с объектами непосредственно в руке. Недостаток чувствительности и прецизионного контроля не позволяет им эффективно адаптироваться к вариациям формы, веса и текстуры предметов, а также к изменяющимся условиям задачи. Это проявляется в сложности выполнения таких действий, как вращение предмета в руке, удержание хрупких объектов без повреждений или точное позиционирование детали при сборке. В результате, роботы испытывают трудности при работе с объектами, требующими деликатного обращения и точной координации движений, что ограничивает их применение в сферах, требующих высокой степени ловкости и адаптивности.

Переход к адаптивному захвату, основанному на тактильной обратной связи, становится все более необходимым для робототехники. Традиционные методы, полагающиеся на заранее заданные схемы захвата, демонстрируют неэффективность в условиях неопределенности и изменчивости реального мира. В отличие от них, системы, использующие тактильные датчики для восприятия силы и текстуры объектов, способны динамически корректировать силу захвата и адаптировать стратегию к конкретным свойствам предмета и требованиям задачи. Это позволяет роботам не только надежно удерживать объекты различной формы и материала, но и выполнять сложные манипуляции, такие как вращение, перемещение и сборка, с высокой точностью и деликатностью. Разработка и внедрение таких систем открывает новые возможности для автоматизации в различных областях, от промышленности и логистики до здравоохранения и обслуживания.

Предложенная схема позволяет обучать политику управления полным состоянием, объединяя тактильные ощущения и моменты в шарнирах для достижения ловкого захвата и манипулирования объектами в руке.

Основа ловкости: Сенсорное восприятие и представление данных

Точное тактильное зондирование предоставляет важные данные о силах контакта и геометрии объектов. Информация, получаемая от тактильных датчиков, включает в себя величину и направление приложенной силы, а также распределение давления по поверхности контакта. Это позволяет роботу определять форму, размер и ориентацию объекта, а также его твердость и текстуру. Анализ данных тактильного зондирования необходим для реализации сложных манипуляций, таких как захват хрупких объектов, сборка деталей и выполнение задач, требующих точного контроля силы и положения.

Модель Муни-Ривлина представляет собой гиперэластичную модель, широко используемую для описания деформации материалов, что делает её подходящей для интерпретации данных тактильных датчиков, основанных на деформируемых поверхностях. В отличие от линейных моделей, она учитывает нелинейное поведение материалов под нагрузкой, позволяя более точно предсказывать распределение контактных сил и геометрию объекта, взаимодействующего с датчиком. Математически, модель описывается функцией $W = C_{10}(I_1 - 3) + C_{01}(I_2 - 3) + C_{11}(I_3 - 3)$ , где $I_1$ , $I_2$ , и $I_3$ — инварианты деформации, а $C_{10}$ , $C_{01}$ , и $C_{11}$ — материальные константы. Использование этой модели позволяет создавать более реалистичные и точные модели тактильного восприятия, что важно для задач манипулирования и управления роботами.

Использование 6D представлений для описания 3D вращений позволяет избежать проблем, связанных с сингулярностями, возникающими при использовании традиционных представлений, таких как углы Эйлера или кватернионы. Сингулярности приводят к потере степени свободы и непредсказуемому поведению алгоритмов, что негативно сказывается на обучении политик в задачах манипулирования. 6D представления, например, основанные на осях вращения и углах, обеспечивают гладкое и однозначное отображение вращений, что способствует более стабильному и эффективному процессу обучения с подкреплением. $R \in SO(3)$ может быть представлено в 6D пространстве, что упрощает вычисления и позволяет избежать разрывов в пространстве параметров.

Интеграция данных от инерциального измерительного блока (IMU) значительно повышает точность определения положения и ориентации объекта при манипуляциях. IMU предоставляет информацию об угловой и линейной скорости, которая дополняет данные, получаемые от тактильных сенсоров и систем визуального восприятия. Комбинирование этих источников информации позволяет более надежно отслеживать положение объекта в пространстве, особенно в условиях быстрых или непредсказуемых движений, а также компенсировать погрешности, возникающие из-за шума сенсоров или проскальзывания. Использование фильтра Калмана или других алгоритмов оценки состояния позволяет объединить данные IMU с другими сенсорными данными для получения оптимальной оценки положения и ориентации объекта в реальном времени.

Высокая точность симуляции контакта подтверждается близким соответствием между реальными (сверху) и смоделированными (снизу) данными о точках и силах контакта при выполнении вращения в руке.

Управление и обучение: Адаптация и надежность манипуляций

Для обеспечения точного управления роботами-манипуляторами необходимо учитывать динамику исполнительных механизмов, включая неидеальные характеристики, такие как насыщение. Насыщение возникает, когда выходное усилие или скорость привода достигает физических пределов, что приводит к нелинейному поведению и снижению точности позиционирования. Моделирование этих неидеальностей, например, путем включения в математическую модель ограничений на максимальный крутящий момент или скорость, позволяет разработчикам систем управления компенсировать эти эффекты и достичь более высокой точности и стабильности при выполнении манипуляций. Игнорирование динамики приводов и эффектов насыщения может привести к ошибкам позиционирования, колебаниям и даже нестабильности системы.

Калибровка тока на крутящий момент является критически важной процедурой для обеспечения точных и воспроизводимых движений у манипуляторов сложной конструкции. Эта процедура предполагает установление точной зависимости между подаваемым током на каждый привод и генерируемым им крутящим моментом. Неточности в этой зависимости, вызванные, например, различиями в параметрах приводов или нелинейностями в механической передаче, приводят к ошибкам в положении и усилии манипулятора. Процесс калибровки включает в себя измерение крутящего момента, генерируемого каждым приводом при различных значениях тока, и построение соответствующей калибровочной кривой. Полученные данные используются для компенсации неидеальностей в системе управления и достижения требуемой точности и повторяемости движений.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) представляет собой эффективный подход к разработке политик управления манипуляциями в сложных сценариях, где явное программирование стратегий затруднено или невозможно. Данный метод позволяет агенту — роботизированной руке — обучаться посредством взаимодействия со средой и получения вознаграждения за успешное выполнение задачи. В отличие от традиционных подходов, требующих ручного определения каждого действия, обучение с подкреплением позволяет агенту самостоятельно находить оптимальную стратегию, максимизируя кумулятивное вознаграждение. Алгоритмы обучения с подкреплением, такие как Q-learning и Deep Q-Networks (DQN), позволяют решать задачи манипулирования с высокой степенью сложности, включая захват объектов сложной формы, планирование траекторий в загроможденном пространстве и адаптацию к изменяющимся условиям окружающей среды. Эффективность метода напрямую зависит от правильной постановки задачи, определения функции вознаграждения и выбора подходящего алгоритма обучения.

Перенос обученных в симуляции политик управления на реальное роботизированное оборудование является критически важным этапом внедрения. Несоответствие между моделью симуляции и физической реальностью, известное как «разрыв симуляции и реальности», может приводить к значительному снижению производительности и даже к отказу системы. Для смягчения этого разрыва используются различные методы, включая доменную рандомизацию, адаптацию политик и обучение с использованием реальных данных. Доменная рандомизация подразумевает обучение политики в широком диапазоне симулированных условий, чтобы повысить её устойчивость к изменениям в реальном мире. Адаптация политик предполагает тонкую настройку обученной модели непосредственно на реальном оборудовании. Эффективный перенос из симуляции в реальность позволяет существенно сократить время и затраты на обучение, а также снизить риски, связанные с тестированием на реальном оборудовании.

Калибровка и выравнивание свойств зависимости силы от тока на реальном роботе соответствуют зависимости крутящего момента от силы в симуляции.

Преодоление разрыва: Надежность через симуляцию и адаптацию

Доменная рандомизация продемонстрировала значительное повышение устойчивости обученных политик при развертывании на реальном оборудовании. Суть подхода заключается в обучении робота в симулированной среде, где параметры — такие как текстура объектов, освещение и даже физические свойства — варьируются случайным образом. Это позволяет системе приобретать способность адаптироваться к неожиданным изменениям, встречающимся в реальном мире, и эффективно функционировать даже при наличии несоответствий между симуляцией и реальностью. В результате, робот проявляет повышенную надежность и точность выполнения задач, не требуя точной калибровки или переобучения при переходе из виртуальной среды в реальную, что особенно важно для применения в неструктурированных и динамичных условиях.

Разработанный подход позволяет ловкой роботизированной руке адаптироваться к изменениям свойств объектов и условий окружающей среды. Благодаря применению методов случайной параметризации в симуляции, система обучается взаимодействовать с виртуальными объектами, отличающимися массой, текстурой и формой, а также в условиях меняющегося освещения и помех. Это обеспечивает устойчивость к непредсказуемости реального мира, где объекты могут отличаться от смоделированных, а окружающая среда — постоянно меняться. В результате, роботизированная рука способна успешно выполнять сложные манипуляции, даже если реальные условия отличаются от тех, в которых она обучалась, демонстрируя гибкость и надежность в различных сценариях.

Разработанная система продемонстрировала значительное повышение эффективности при выполнении ряда сложных манипуляционных задач. В ходе тестирования, робот-манипулятор достиг в среднем 25,1 успешного последовательного вращения объекта в руке — результат, свидетельствующий о высокой степени контроля и адаптивности. Данный показатель демонстрирует способность системы надежно выполнять сложные движения, требующие точной координации и учета динамических свойств объекта. Такая производительность открывает возможности для применения роботов в более широком спектре задач, где требуется манипулирование объектами в реальных, непредсказуемых условиях.

Исследования показали, что при использовании полной конфигурации наблюдения, успешное выполнение одного оборота манипулируемого объекта в руке робота занимало в среднем 3.36 секунды. Этот показатель демонстрирует эффективность предложенного подхода к управлению, позволяющего достигать высокой скорости и точности манипуляций. Такая скорость реакции и стабильность выполнения задачи свидетельствуют о надежности системы и ее способности эффективно адаптироваться к различным условиям, что особенно важно для работы в реальных, непредсказуемых средах. Достигнутая продолжительность успешного выполнения оборота является ключевым показателем производительности и открывает перспективы для более сложных и динамичных задач манипулирования.

Исследование открывает перспективы для создания более универсальных и адаптивных роботизированных систем, способных функционировать в неструктурированных средах. Ключевым достижением является демонстрация количественной корреляции между заданным и фактически приложенным усилием, что свидетельствует о надежном и точном захвате объектов с учетом их свойств и внешних условий. Такая возможность адаптации к различным условиям и объектам позволяет роботам успешно выполнять сложные манипуляции, преодолевая ограничения, присущие традиционным системам, и приближая их к эффективной работе в реальном мире, где предсказуемость ограничена, а вариативность — норма.

Визуализация результатов манипуляций предметами в руке демонстрирует соответствие между реальной и симулированной средами.

Исследование демонстрирует, что успешный переход от симуляции к реальности в манипуляциях требует не просто случайной генерации данных, но и глубокого понимания структуры системы. Как отмечает Роберт Таржан: «Структура определяет поведение». Этот принцип особенно важен в контексте роботизированных манипуляций, где точное моделирование приводов и эффективная тактильная симуляция формируют основу для надежного управления силой. Работа подчеркивает, что продуманная архитектура системы, позволяющая эволюционировать отдельные компоненты без полной перестройки, является ключом к достижению устойчивого поведения в реальном мире. Подобный подход позволяет создавать системы, способные адаптироваться к изменяющимся условиям и демонстрировать высокую степень надежности.

Куда Дальше?

Представленная работа демонстрирует впечатляющий прогресс в преодолении разрыва между симуляцией и реальностью для манипуляций с использованием силы. Однако, элегантность решения не должна затмевать фундаментальные вопросы. Успех, достигнутый за счёт тщательного моделирования приводов и эффективного моделирования тактильных ощущений, наводит на мысль: насколько универсален этот подход? Не является ли кажущаяся «универсальность» симуляции лишь иллюзией, созданной тщательно подобранными параметрами и ограничениями конкретной задачи?

Будущие исследования должны сосредоточиться на исследовании более общих принципов, лежащих в основе успешного переноса. Вместо того, чтобы бесконечно совершенствовать симуляцию, возможно, стоит обратить внимание на развитие систем, способных адаптироваться к неточностям и неопределенностям реального мира. Следующим шагом представляется создание агентов, способных не просто выполнять заранее определенные задачи, но и учиться на собственных ошибках и строить собственные модели окружения.

В конечном счёте, истинный прогресс будет достигнут не тогда, когда симуляция станет неотличима от реальности, а когда роботы научатся взаимодействовать с миром, не требуя его точного представления. В этом кроется подлинная сложность и, возможно, истинная красота.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.02778.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-08 03:14