Робот-манипулятор: новый взгляд на взаимодействие с объектами

Автор: Денис Аветисян

Представлен мультимодальный набор данных и роботизированная платформа, позволяющие значительно улучшить навыки манипулирования сложными объектами.

$Набор данных Hoi! представляет собой разнообразную коллекцию реалистичных внутренних сред - кухонь, ванных комнат, офисов и жилых пространств - каждая из которых снабжена RGB-D последовательностями, эталонными данными, панорамными изображениями и различными артикулируемыми объектами, взаимодействующими с несколькими захватами и пользователями.$

Набор данных Hoi! представляет собой разнообразную коллекцию реалистичных внутренних сред — кухонь, ванных комнат, офисов и жилых пространств — каждая из которых снабжена RGB-D последовательностями, эталонными данными, панорамными изображениями и различными артикулируемыми объектами, взаимодействующими с несколькими захватами и пользователями.

Набор данных Hoi! объединяет визуальные данные, информацию о силе и тактильные ощущения для обучения роботов взаимодействию с артикулированными объектами с разных точек зрения.

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"

Несмотря на значительные успехи в области робототехники, перенос навыков манипулирования с человека на робота остается сложной задачей. В данной работе представлен ‘Hoi! — A Multimodal Dataset for Force-Grounded, Cross-View Articulated Manipulation’, новый мультимодальный набор данных, сочетающий видеосъемку, данные о приложенных усилиях и тактильные ощущения при взаимодействии с различными объектами. Этот набор данных позволяет исследовать как перенос навыков между человеческим и роботизированным восприятием, так и использование ранее недооцененных модальностей, таких как силовое зондирование. Какие новые алгоритмы обучения смогут эффективно использовать эту мультимодальную информацию для создания более гибких и адаптивных роботизированных систем?

Понимание и преодоление разрыва восприятия: необходимость управления, основанного на усилиях

Традиционные методы манипулирования роботами часто основываются на визуальном сервоуправлении, однако данный подход сталкивается с существенными трудностями при работе с неопределенностью и неточностью взаимодействий. В условиях реального мира, когда объекты не всегда идеально соответствуют своим моделям, а внешние возмущения неизбежны, полагаться исключительно на визуальную информацию оказывается недостаточно. Небольшие ошибки в распознавании объектов или оценке их положения могут приводить к значительным отклонениям в траектории движения робота и, как следствие, к неудачам при выполнении задач. Это особенно заметно при работе со сложными объектами, требующими точного захвата и манипулирования, где даже незначительные неточности могут привести к повреждению объекта или прекращению операции. Поэтому, для достижения надежного и эффективного манипулирования, необходимо дополнять визуальную информацию другими сенсорными данными, позволяющими учитывать динамику взаимодействия робота с окружающей средой.

Успешное манипулирование сложной мебелью, состоящей из подвижных элементов, требует от робота не просто визуального восприятия, но и понимания сил, возникающих при контакте с объектами. В большинстве существующих систем робототехники измерение и точная оценка этих контактных сил остаются сложной задачей. Недостаток информации о силах приводит к неточным движениям, повреждению объектов или невозможности выполнить задачу. Роботы часто полагаются на обратную связь по положению, игнорируя критически важные данные о приложенных усилиях, что существенно ограничивает их способность к адаптации и выполнению сложных манипуляций в реальном мире. Оптимальное взаимодействие с подобными объектами возможно лишь при точном определении и учете сил, возникающих в точках контакта.

Для создания надежных и адаптивных роботизированных систем необходимы обширные наборы данных, объединяющие визуальную информацию и данные о контактных усилиях. Набор данных Hoi! представляет собой значительный шаг в этом направлении, предоставляя $3048$ мультимодальных последовательностей, запечатлевших взаимодействие робота с разнообразными предметами мебели. Этот комплексный ресурс позволяет исследователям разрабатывать алгоритмы, способные не только “видеть” окружение, но и “чувствовать” его, что критически важно для точной и безопасной манипуляции с объектами, особенно при сборке и перемещении мебели. Наличие синхронизированных данных о визуальной информации и силах контакта позволяет обучать роботов более эффективно решать задачи, требующие тонкой моторики и адаптации к неопределенности окружающей среды.

Набор данных состоит из более чем 3000 мультимодальных последовательностей, фиксирующих взаимодействие человека с 381 артикулированным объектом в 38 различных локациях с использованием нескольких ракурсов и способов манипулирования, а также включает траектории, данные о контактах, тактильной обратной связи, измерения силы и высокоточные 3D-облака точек для каждой среды.

Создание данных и воплощение: формирование датасета Hoi

Набор данных Hoi был создан с использованием мобильной роботизированной платформы, а именно четвероногого робота Spot, и специально разработанного манипулятора — Hoi Gripper. Данная комбинация позволила собирать многомодальные данные в реальных условиях эксплуатации. Робот Spot обеспечивает мобильность и возможность перемещения по различным помещениям, в то время как Hoi Gripper отвечает за захват и манипулирование объектами, фиксируя данные о взаимодействии с окружающей средой. Это сочетание аппаратного обеспечения позволило собрать обширный набор данных, отражающий разнообразие сценариев манипулирования в типичных помещениях.

Захватная головка Hoi оснащена тактильными датчиками и датчиками силы-момента для сбора детальных данных о взаимодействии при манипуляциях. Тактильные датчики предоставляют информацию о распределении давления и контакте между захватом и объектом, позволяя определить форму и характеристики поверхности. Датчики силы-момента измеряют силы и моменты, действующие на захват в трех осях, что позволяет оценить приложенное усилие и точность захвата. Комбинация этих датчиков обеспечивает полное представление о процессе манипулирования, включая характеристики объекта, силу захвата и стабильность взаимодействия.

Набор данных Hoi включает в себя 381 уникальный артикулированный объект и был собран в 38 различных помещениях, что обеспечивает разнообразие и реалистичность эталонных данных для задач манипулирования роботами. Разнообразие объектов охватывает широкий спектр форм, размеров и степеней свободы, а различные внутренние среды имитируют реальные условия, с которыми роботы могут столкнуться в повседневной жизни. Такое сочетание позволяет оценивать и сравнивать алгоритмы манипулирования роботами в более сложных и реалистичных сценариях, чем это обычно делается в лабораторных условиях.

Двухпальцевый параллельный захват Hoi!, оснащенный датчиками силы, тактильного контакта и стереокамерой, позволяет оценивать положение и осуществлять управление силой захвата, а его конструкция будет опубликована в открытом доступе.

Оценка артикуляции и силы: основные алгоритмы

Точная оценка артикуляции достигается за счет методов, таких как ArtGS и ArtiPoint, которые базируются на фундаментальных техниках визуальной локализации с использованием Sparse-Traverse. Sparse-Traverse обеспечивает предварительное отслеживание и построение разреженной карты окружения, что позволяет ArtGS и ArtiPoint эффективно определять положение и ориентацию суставов манипулятора. ArtGS использует графический подход для оптимизации конфигурации суставов, в то время как ArtiPoint применяет прямое определение ключевых точек на объекте для вычисления артикуляции. Оба метода опираются на данные с камер и используют алгоритмы компьютерного зрения для надежного отслеживания и определения положения манипулятора в пространстве, обеспечивая высокую точность оценки артикуляции.

Оценка силы осуществляется путем использования данных с датчиков силы и момента, предоставляющих критически важную обратную связь для обеспечения надежной манипуляции. Эти датчики, как правило, измеряют силы и моменты, действующие на конце эффектора робота, позволяя системе адаптироваться к внешним силам и точно контролировать взаимодействие с объектами. Полученные данные используются в алгоритмах управления для компенсации неточностей модели, предотвращения перегрузок и обеспечения стабильного захвата и перемещения объектов. Точность и частота обновления данных с датчиков силы и момента напрямую влияют на качество и надежность манипуляций.

Анализ моделей оценки силы, таких как ForceSight, выявил тенденцию к занижению предсказываемых значений, даже после применения отсечения (clipping) к диапазону тренировочных данных. Данный факт указывает на сохраняющиеся сложности в точном предсказании тактильной силы, несмотря на прогресс в алгоритмах оценки. Необходимы дальнейшие исследования и усовершенствования моделей для повышения точности и надежности предсказаний силы, что критически важно для обеспечения устойчивой и безопасной манипуляции роботами.

На представленном примере демонстрируется соответствие между истинными тактильными усилиями, их усеченными значениями и оценкой, полученной с помощью DINOv2.

К интеллектуальному манипулированию: последствия и перспективы

Набор данных Hoi и разработанные алгоритмы представляют собой значительный прогресс в области роботизированной манипуляции в неструктурированных средах. Этот подход позволяет роботам более надежно взаимодействовать с сочлененными объектами, такими как дверные ручки или шарнирные инструменты, что ранее представляло собой сложную задачу. Набор данных содержит информацию о различных способах взаимодействия с такими объектами, а алгоритмы используют эти данные для обучения роботов предсказывать и адаптироваться к различным сценариям манипуляции. Благодаря этому, роботы могут не только захватывать и перемещать объекты, но и выполнять более сложные действия, такие как открытие дверей или сборка простых механизмов, с большей точностью и надежностью, что открывает новые возможности для автоматизации в реальном мире.

Внедрение данных о силе в управление роботами позволяет значительно повысить их адаптивность к неопределенностям, возникающим при взаимодействии с объектами. Традиционные методы, ориентированные исключительно на визуальную информацию или кинематическое планирование, часто терпят неудачу при столкновении с неточностями в положении объектов или неожиданными препятствиями. В отличие от них, роботы, использующие обратную связь по силе, способны “чувствовать” контакт, определять прилагаемое усилие и корректировать свои действия в реальном времени. Это особенно важно при манипулировании сложными, шарнирно соединенными объектами, где точное управление силой необходимо для предотвращения повреждений или обеспечения надежной фиксации. Использование данных о силе позволяет роботу не просто следовать заранее запрограммированной траектории, а активно адаптироваться к меняющимся условиям, обеспечивая более точное и надежное выполнение задач.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей разработанных методов для работы в более сложных и реалистичных условиях. Планируется интеграция с системами высокоуровневого планирования и рассуждений, что позволит роботам не просто выполнять манипуляции, но и адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и решать более сложные задачи. Особое внимание уделяется созданию систем, способных к автономному планированию последовательности действий, учитывающих как физические свойства объектов, так и контекст окружающей среды. Такой подход позволит роботам действовать более гибко и эффективно, приближая их к уровню интеллекта, необходимому для работы в неструктурированных средах и взаимодействия с людьми.

Анализ датасета Hoi! показывает, что взаимодействия человека с объектами наиболее часто происходят в категориях, связанных с артикуляцией, при этом основная часть взаимодействий зафиксирована в определенных типах окружения.

Представленный набор данных Hoi! демонстрирует стремление к созданию систем, способных к адаптации и обучению в сложной среде взаимодействия с объектами. В контексте этого стремления, уместно вспомнить слова Пола Эрдеша: «Математика — это алфавит природы». Подобно тому, как алфавит необходим для передачи информации, Hoi! предоставляет фундаментальные данные для обучения роботов манипулированию, позволяя им ‘понимать’ физические взаимодействия. Набор данных, фиксируя многомодальные аспекты взаимодействия, подобен тщательно задокументированному опыту, который позволяет системе постепенно накапливать ‘память’ о мире, делая её более устойчивой к изменениям и неопределенностям. Любое упрощение в моделировании физических взаимодействий неизбежно влечет за собой потерю информации, и Hoi! стремится минимизировать эти потери, предоставляя богатый и детализированный источник данных для развития алгоритмов управления.

Что дальше?

Представленный набор данных, безусловно, расширяет границы понимания взаимодействия робота с артикулированными объектами. Однако, каждый новый уровень детализации обнажает и новые уровни сложности. Данные, полученные с различных точек обзора и с учетом сил, — это лишь фрагмент полной картины. Время, неизбежно вносимое в процесс манипуляции, проявляется не только в износе механизмов, но и в тонких изменениях характеристик объекта, в его адаптации к воздействию. Игнорирование этого фактора — упущение, которое рано или поздно проявится в виде непредсказуемого поведения системы.

Рефакторинг алгоритмов управления, основанный на анализе подобных данных, — это диалог с прошлым, попытка учесть накопленный опыт. Но истинный прогресс заключается не в совершенствовании существующих методов, а в создании принципиально новых подходов. Следующим шагом представляется разработка систем, способных не просто реагировать на изменения, но и предвидеть их, адаптироваться к ним в режиме реального времени, подобно живым организмам. Необходимо сместить фокус с точного контроля над каждым движением на создание систем, способных к самообучению и самоорганизации.

По сути, задача заключается не в создании идеального робота-манипулятора, а в создании системы, способной достойно стареть, сохраняя свою функциональность и адаптируясь к неизбежным изменениям среды. Каждый сбой — это сигнал времени, напоминающий о необходимости постоянного обновления и переосмысления существующих подходов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04884.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-05 22:58