Осязание и зрение: новый подход к обучению роботов-манипуляторов

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему, объединяющую тактильные и визуальные данные, что позволяет роботам выполнять сложные задачи манипулирования с повышенной точностью и надежностью.

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"
Исследование демонстрирует возможности манипуляций с объектами в пяти различных сценариях - от простого захвата и перемещения бутылки до сложных задач, требующих визуальной и тактильной дискриминации, таких как сортировка болтов, подвешивание ножниц и вставка крышки, при этом данные с камеры и тактильных сенсоров $TacThru$ и $GelSight$ позволяют получить информацию о различных аспектах взаимодействия робота с окружающей средой.
Исследование демонстрирует возможности манипуляций с объектами в пяти различных сценариях — от простого захвата и перемещения бутылки до сложных задач, требующих визуальной и тактильной дискриминации, таких как сортировка болтов, подвешивание ножниц и вставка крышки, при этом данные с камеры и тактильных сенсоров $TacThru$ и $GelSight$ позволяют получить информацию о различных аспектах взаимодействия робота с окружающей средой.

Представлена платформа TacThru, обеспечивающая одновременное тактильное и визуальное восприятие для обучения роботов и улучшения их возможностей в манипулировании объектами.

Несмотря на значительный прогресс в робототехнике, достижение надежной манипуляции с объектами в реальных условиях требует одновременной обработки тактильных и визуальных данных. В статье «Simultaneous Tactile-Visual Perception for Learning Multimodal Robot Manipulation» представлена система TacThru, объединяющая новый сенсор и алгоритм обучения, позволяющие одновременно воспринимать тактильные ощущения и визуальную информацию. Разработанная система демонстрирует повышенную точность и адаптивность при решении сложных задач манипулирования, превосходя существующие подходы, основанные на последовательном использовании тактильных и визуальных данных или только визуальном восприятии. Не откроет ли это новые перспективы для создания более интеллектуальных и гибких робототехнических систем, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром?

Поиск Гармонии: Необходимость Комплексного Сенсорного Восприятия

Традиционно, робототехнические манипуляции часто основываются на ограниченном сенсорном вводе, что существенно снижает адаптивность и надежность систем. В большинстве случаев роботы полагаются на данные лишь одного или двух типов датчиков, например, визуальные или силовые, игнорируя богатую информацию, которую может предоставить тактильное восприятие или анализ текстуры объектов. Это приводит к тому, что робот испытывает трудности при взаимодействии со сложными или неизвестными объектами, а также в динамически меняющихся условиях окружающей среды. Ограниченность сенсорной информации препятствует возможности робота адекватно реагировать на непредвиденные ситуации, например, скольжение объекта в захвате или изменение его формы, что в итоге приводит к ошибкам и снижению эффективности работы. Поэтому, повышение полноты и разнообразия сенсорного ввода является ключевым фактором для создания более гибких, надежных и интеллектуальных роботизированных систем.

Для успешной навигации в сложных окружениях роботам требуется интеграция разнообразных потоков данных, обеспечивающих более полное представление об окружающей среде. Одно лишь зрение или осязание зачастую недостаточно для адекватной реакции на непредсказуемые ситуации. Объединение информации, поступающей от различных сенсоров — тактильных, визуальных, аудиальных и даже обонятельных — позволяет сформировать многогранную картину мира, подобную той, которой обладает человек. Такой подход даёт возможность не только распознавать объекты и препятствия, но и оценивать их текстуру, температуру, вес и другие характеристики, необходимые для принятия обоснованных решений и выполнения сложных манипуляций. В результате, робот становится более адаптивным, устойчивым к помехам и способным эффективно функционировать в динамично меняющихся условиях.

Современные тактильные сенсоры, несмотря на значительный прогресс, зачастую не обеспечивают достаточной детализации и комплексности для реализации точного управления и тонких взаимодействий. Существующие устройства, как правило, ограничены в разрешении, что затрудняет распознавание сложных текстур или определение формы объектов с высокой точностью. Кроме того, недостаточная интеграция данных, получаемых от различных тактильных элементов, приводит к фрагментарному восприятию, препятствующему формированию целостной картины касания. Это особенно критично в задачах, требующих деликатной манипуляции, например, при сборке хрупких предметов или выполнении хирургических операций, где малейшая неточность может привести к нежелательным последствиям. Повышение как пространственного разрешения, так и эффективности обработки и объединения тактильных данных является ключевой задачей для создания роботов, способных к действительно искусным манипуляциям.

Для достижения уровня ловкости и манипулятивных способностей, сравнимого с человеческим, объединение тактильной и зрительной обратной связи представляется необходимым условием. Исследования показывают, что исключительно зрительная информация недостаточна для точного управления объектами, особенно в сложных и непредсказуемых условиях. Тактильные датчики, предоставляя данные о форме, текстуре и силе сцепления, позволяют роботу корректировать свои действия в реальном времени, компенсируя неточности визуального восприятия и обеспечивая устойчивый захват. Комбинирование этих двух модальностей создает синергетический эффект, позволяя роботу не просто видеть объект, но и чувствовать его, что существенно повышает надежность и эффективность манипуляций. Такой подход открывает возможности для создания роботов, способных выполнять деликатные задачи, требующие высокой точности и адаптивности, например, сборку сложных механизмов или работу с хрупкими предметами.

Сравнительный анализ успешности различных стратегий управления манипулятором в задачах, требующих различных сенсорных возможностей, показал, что использование тактильной обратной связи с маркерами (TT-M и GS-M) обеспечивает наиболее стабильные результаты, особенно в задачах, связанных с тонкими и мягкими объектами.
Сравнительный анализ успешности различных стратегий управления манипулятором в задачах, требующих различных сенсорных возможностей, показал, что использование тактильной обратной связи с маркерами (TT-M и GS-M) обеспечивает наиболее стабильные результаты, особенно в задачах, связанных с тонкими и мягкими объектами.

TacThru: Интегрированный Сенсор для Комплексного Восприятия

Датчик TacThru решает проблему, ограничивающую существующие тактильные сенсоры, обеспечивая одновременное восприятие тактильных ощущений и визуальной информации. Традиционные тактильные сенсоры часто предоставляют только данные о силе и давлении, не давая возможности визуально отслеживать взаимодействие объекта с окружающей средой. TacThru интегрирует тактильную чувствительность с прозрачным визуальным каналом, что позволяет одновременно регистрировать как силу контакта, так и визуальное представление манипулируемого объекта. Это достигается за счет использования прозрачного эластомера и системы освещения, что позволяет получать визуальную информацию сквозь сам сенсор, расширяя возможности для точного и комплексного восприятия.

Конструкция датчика TacThru основана на использовании прозрачного эластомера в качестве основного материала, что позволяет свету беспрепятственно проходить сквозь него. В сочетании с системой постоянной подсветки, это обеспечивает возможность визуального восприятия сквозь сам датчик. Такой подход позволяет совместить тактильные ощущения с визуальной информацией, получаемой непосредственно через датчик, создавая единую систему восприятия. Прозрачность эластомера не влияет на тактильные характеристики датчика и позволяет интегрировать оптические системы для анализа деформаций и контакта.

Для обеспечения надежного отслеживания меток даже при наличии визуальных препятствий, в сенсоре TacThru используется система, основанная на ключевых метках и фильтре Калмана. Данный подход позволяет компенсировать частичную или временную потерю видимости меток, поддерживая стабильное отслеживание. Вычислительная эффективность алгоритма составляет 6.08 мс на кадр, что обеспечивает работу в режиме реального времени с частотой 120 Гц. Это позволяет сенсору оперативно реагировать на изменения в окружающей среде и обеспечивать точное отслеживание положения объектов, несмотря на внешние помехи.

Конструкция сенсора TacThru обеспечивает непосредственное измерение силы контакта при манипулировании объектами. Это достигается благодаря эластичному материалу сенсора, который деформируется под воздействием прикладываемой силы. Степень деформации, определяемая с помощью оптических методов, коррелирует с величиной силы контакта. Сила измеряется в диапазоне от $F_{min}$ до $F_{max}$, с разрешением, достаточным для распознавания тонких изменений в силе при захвате и перемещении объектов. Точность измерения силы контакта критически важна для задач, требующих прецизионного управления и обратной связи, таких как сборка, хирургия и робототехника.

Датчик TacThru изготавливается путем последовательного нанесения маркеров из эластомера на прозрачную основу, оснащается удлиненными звеньями в качестве пальцев и интегрируется в платформу TacThru-UMI, включающую роботизированный манипулятор и систему сбора данных с идентичной конструкцией корпуса и пальцев, приводимых в движение сервоприводами с максимальной шириной раскрытия 72 мм.
Датчик TacThru изготавливается путем последовательного нанесения маркеров из эластомера на прозрачную основу, оснащается удлиненными звеньями в качестве пальцев и интегрируется в платформу TacThru-UMI, включающую роботизированный манипулятор и систему сбора данных с идентичной конструкцией корпуса и пальцев, приводимых в движение сервоприводами с максимальной шириной раскрытия 72 мм.

TacThru-UMI: Интегрированная Система Обучения

Система TacThru-UMI использует тактильный сенсор TacThru, интегрированный в универсальную платформу манипуляций (UMI). Данная интеграция позволяет использовать данные тактильного восприятия для повышения точности и надежности выполнения манипуляционных задач. TacThru обеспечивает получение информации о контакте и силе взаимодействия между роботом и объектами, что дополняет визуальные данные и позволяет UMI эффективно управлять сложными манипуляциями. Платформа UMI предоставляет унифицированный интерфейс для взаимодействия с различными типами роботов и сенсоров, обеспечивая гибкость и масштабируемость системы.

Интеграция TacThru с Universal Manipulation Interface (UMI) позволяет применять обучение с подражанием (Imitation Learning) к сложным задачам манипулирования. В рамках этой системы робот обучается, имитируя действия, выполняемые человеком или другими источниками демонстраций. Этот подход особенно эффективен для задач, где точное программирование каждого этапа манипуляции затруднительно или непрактично. Обучение с подражанием позволяет роботу осваивать сложные последовательности действий, наблюдая и воспроизводя их, что значительно упрощает процесс обучения и повышает адаптивность системы к различным условиям и объектам.

В системе TacThru-UMI для преобразования мультимодальных наблюдений в действия робота используется диффузионная политика. Данная политика обогащена визуальной информацией, полученной посредством модели DINOv2, что позволяет ей эффективно обрабатывать данные, включающие как тактильные ощущения от сенсора TacThru, так и визуальные данные об окружающей среде. Применение диффузионных моделей позволяет формировать вероятностное распределение над возможными действиями, обеспечивая более надежное и адаптивное поведение робота в сложных сценариях манипулирования. Такой подход позволяет учитывать неопределенность в данных и генерировать действия, соответствующие различным возможным состояниям объекта и среды.

Система TacThru-UMI продемонстрировала успешное выполнение широкого спектра манипуляционных задач, включая операции захвата и перемещения объектов (Pick-and-Place), сборку деталей путем вставки (Insertion), и сортировку объектов по заданным критериям. Экспериментальные данные подтверждают способность системы адаптироваться к различным типам объектов и условиям окружающей среды, обеспечивая стабильную и точную работу в процессе выполнения каждой из этих задач. Успешная реализация данных операций является результатом интеграции сенсора TacThru и алгоритмов обучения с подражанием, позволяющих системе эффективно использовать визуальную информацию для планирования и осуществления действий.

Архитектура диффузионной политики TacThru-UMI кодирует мультимодальные наблюдения - изображения с камеры и датчиков, отклонения маркеров и проприоцепцию - в токены, которые затем используются Transformer-основанной политикой для генерации действий, позволяющих роботу выполнять задачи, например, точное совмещение крышки и основания при сборке.
Архитектура диффузионной политики TacThru-UMI кодирует мультимодальные наблюдения — изображения с камеры и датчиков, отклонения маркеров и проприоцепцию — в токены, которые затем используются Transformer-основанной политикой для генерации действий, позволяющих роботу выполнять задачи, например, точное совмещение крышки и основания при сборке.

Валидация и Эффективность: Демонстрация Надежной Манипуляции

Для оценки эффективности системы TacThru-UMI в качестве основного показателя использовался процент успешного выполнения задач. Этот показатель позволил количественно оценить способность системы манипулировать объектами и достигать поставленных целей. Применение данного критерия позволило провести объективное сравнение TacThru-UMI с другими подходами, основанными исключительно на визуальной информации или на чередовании тактильных и визуальных данных, выявив значительное превосходство новой системы в решении разнообразных манипуляционных задач и подтвердив ее потенциал для создания более надежных и адаптивных роботизированных систем.

Экспериментальные результаты показали средний показатель успешного выполнения манипуляций на уровне 85.5% по пяти различным задачам. Этот показатель демонстрирует значительное улучшение — на 54.3% выше, чем у систем, полагающихся исключительно на зрение, и на 29.0% выше по сравнению с системами, использующими поочередное сочетание тактильной и визуальной информации. Такое существенное превосходство указывает на эффективность предложенного подхода в обработке информации и принятии решений в сложных манипулятивных задачах, что открывает новые возможности для разработки более надежных и адаптивных роботизированных систем.

В ходе выполнения задачи по извлечению ткани, системы, основанные на TacThru, продемонстрировали успешное выполнение, в то время как системы, использующие GelSight, показали крайне низкий уровень успеха, близкий к нулю. Данный результат указывает на превосходство TacThru в сценариях, требующих тонкого тактильного восприятия и контроля деформации мягких объектов. Способность TacThru эффективно обрабатывать информацию о контакте и силах, в отличие от GelSight, обеспечила надежное захватывание и извлечение ткани, что подчеркивает потенциал данной технологии для применения в хирургических роботах и других областях, где важна деликатная манипуляция.

В ходе выполнения задачи по сортировке болтов, системы, использующие TacThru, продемонстрировали впечатляющую эффективность, достигнув 85%-ного показателя успешности. Это значительно превосходит результат, полученный с использованием GelSight — всего 45%. Важно отметить, что анализ векторных представлений, полученных с помощью DINOv2, показал расстояние более 0.8 между различными типами болтов, что свидетельствует о чётком разделении и надежной идентификации объектов системой TacThru. Такой результат подтверждает способность интегрированной системы не только манипулировать объектами, но и эффективно распознавать их характеристики, обеспечивая высокую точность выполнения поставленной задачи.

Предложенный интегрированный подход открывает новые перспективы для создания более универсальных и интеллектуальных роботизированных систем, способных выполнять сложные задачи в реальных условиях. Успешное объединение тактильной и визуальной информации позволяет роботам не только “видеть”, но и “чувствовать” объекты, значительно повышая надежность и точность манипуляций. Такая синергия особенно важна в ситуациях, где визуальная информация ограничена или ненадежна, например, при работе в условиях низкой освещенности или с объектами сложной формы. В результате, системы, основанные на данной технологии, обладают повышенной адаптивностью и могут эффективно функционировать в разнообразных, непредсказуемых средах, приближая нас к созданию роботов, способных решать широкий спектр практических задач.

Демонстрации работы политики показывают последовательность манипуляций, отображаемых с разных ракурсов - от третьего лица, с камеры запястья и крупным планом тактильного сенсора с отслеживанием отклонений маркеров, что позволяет оценить ключевые этапы и тактильную обратную связь.
Демонстрации работы политики показывают последовательность манипуляций, отображаемых с разных ракурсов — от третьего лица, с камеры запястья и крупным планом тактильного сенсора с отслеживанием отклонений маркеров, что позволяет оценить ключевые этапы и тактильную обратную связь.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность целостного подхода к восприятию роботом окружающей среды. Разработка TacThru демонстрирует, что одновременное использование тактильных и визуальных данных позволяет значительно повысить эффективность манипуляций, преодолевая ограничения, присущие традиционным сенсорам. Это согласуется с идеей о том, что структура определяет поведение системы. Как однажды заметил Эдсгер Дейкстра: «Простота — это высшая степень изысканности». В контексте робототехники, это означает, что элегантное решение — это то, которое достигает максимальной функциональности с минимальным количеством компонентов и сложностей, подобно тому, как TacThru объединяет тактильные и визуальные данные для создания более универсальной и надежной системы манипулирования.

Куда Далее?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует прогресс в области одновременного тактильно-визуального восприятия, однако возникает вопрос: что мы на самом деле оптимизируем? Простое увеличение точности манипуляций само по себе не является достаточной целью. Необходимо глубже понимать, как информация, получаемая от различных сенсоров, интегрируется в единую модель мира, и как эта модель используется для принятия решений. Очевидным ограничением остаётся зависимость от конкретных задач и сред; универсальность, столь желанная в робототехнике, пока ускользает.

Перспективным направлением представляется отход от «жесткой» привязки к конкретным алгоритмам обучения и переход к системам, способным к самообучению и адаптации в реальном времени. Необходимо учитывать, что простота — это не минимализм, а чёткое разграничение необходимого и случайного. Поэтому, следующим шагом видится разработка более элегантных и компактных моделей, способных к обобщению и переносу знаний между различными задачами. Интересно исследовать возможности использования принципов биологического обучения, где сенсорная информация обрабатывается не как набор дискретных сигналов, а как непрерывный поток данных.

В конечном итоге, успех в этой области будет зависеть не только от совершенствования сенсоров и алгоритмов, но и от способности создать системы, которые действительно «понимают» окружающий мир. И тогда манипуляции робота перестанут быть просто набором механических действий и превратятся в осознанные и целенаправленные действия, приближающиеся к человеческому уровню.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.09851.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-11 13:41