Тактильные роботы: от ощущений к мастерству

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена история развития тактильной робототехники, от первых экспериментов до современных достижений в области искусственного интеллекта и мягкой 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"

Развитие роботизированных захватов и рук, представленное примерами за период с 2000 по 2020 год, демонстрирует эволюцию от тактильных сенсоров, основанных на пьезорезистивных и емкостных технологиях с разрешением до 624 такселов, к системам, использующим визуально-тактильные сенсоры, такие как GelSight и TacTip, что позволило повысить точность и чувствительность взаимодействия робота с окружающей средой.

Обзор эволюции, текущего состояния и перспектив развития тактильных датчиков и систем для робототехники и взаимодействия человека с роботом.

Несмотря на десятилетия исследований, создание роботов с тактильным восприятием, сравнимым с человеческим, остается сложной задачей. В статье ‘Tactile Robotics: Past and Future’ предпринята попытка исторического анализа развития тактильных технологий в робототехнике, охватывающая период почти в полвека и опирающаяся на обширный обзор научной литературы. Выявлена закономерность смены этапов — от зарождения и бурного роста до периодов стагнации и недавнего расширения, обусловленного развитием мягкой робототехники и искусственного интеллекта. Какие ключевые препятствия необходимо преодолеть, чтобы в будущем тактильные роботы обрели широкое практическое применение в областях, требующих высокой ловкости и взаимодействия с человеком?

Отступ за рамки захватов: Необходимость воплощенного интеллекта

Традиционная робототехника, как правило, основывается на четком и детальном программировании каждого действия. Такой подход, хотя и эффективен в строго определенных и структурированных условиях, демонстрирует существенные ограничения в реальном мире, где окружение часто непредсказуемо и изменчиво. Роботы, запрограммированные на выполнение конкретной последовательности операций, испытывают трудности при столкновении с неожиданными препятствиями или отклонениями от заданного сценария. Необходимость адаптации к новым обстоятельствам требует от них перепрограммирования или разработки сложных алгоритмов, способных к самостоятельному принятию решений, что значительно усложняет их интеграцию в динамичные и непредсказуемые среды, такие как домашние хозяйства или производственные цеха.

Современные роботизированные системы часто демонстрируют трудности при взаимодействии со сложными объектами и выполнении деликатных манипуляций. Эта проблема является фундаментальным ограничением для их применения в реальных условиях, таких как сборочные линии, сельское хозяйство или оказание помощи в быту. В отличие от контролируемых лабораторных условий, объекты в реальном мире отличаются вариативностью формы, веса и текстуры, а также непредсказуемым поведением. Роботы, полагающиеся на жестко заданные алгоритмы, оказываются неспособными адаптироваться к этим изменениям, что приводит к ошибкам, повреждениям объектов или даже к аварийным ситуациям. Необходимость в роботах, способных к гибкому и надежному взаимодействию со сложными объектами, является ключевой задачей современной робототехники и требует разработки новых подходов к сенсорному восприятию, управлению и планированию движений.

Для обеспечения безопасной и эффективной работы роботов в реальных условиях, критически важным становится развитие тактильных сенсорных систем, позволяющих им «чувствовать» окружающую среду. Традиционные роботы, полагающиеся исключительно на визуальное восприятие и заранее запрограммированные алгоритмы, часто оказываются неспособными адаптироваться к непредсказуемым ситуациям и взаимодействовать с объектами, требующими деликатности. Наличие у робота способности воспринимать силу, текстуру и форму объектов через осязание позволяет ему не только избегать повреждений как самого робота, так и окружающей среды, но и выполнять сложные манипуляции, требующие тонкой моторики и понимания физических свойств предметов. Разработка продвинутых тактильных датчиков и алгоритмов обработки данных, имитирующих человеческое осязание, открывает перспективы для создания роботов, способных к более надежной и гибкой работе в различных сферах, от производства и логистики до медицины и обслуживания.

Для достижения истинной ловкости роботов необходимо отойти от простого контроля силы и перейти к тонкому пониманию природы контакта и свойств объектов. Современные системы, полагающиеся исключительно на измерение силы взаимодействия, часто оказываются неспособными адаптироваться к незначительным изменениям в форме, текстуре или жесткости объекта. Вместо этого, исследования направлены на разработку сенсорных систем, способных распознавать не только величину силы, но и распределение давления, трение и даже деформацию объекта в момент контакта. Это позволяет роботу не просто «захватить» предмет, но и «почувствовать» его, определяя оптимальную стратегию захвата и манипулирования, избегая повреждений и обеспечивая надежную работу в сложных, непредсказуемых условиях. Такое понимание контакта требует интеграции данных от различных сенсоров и применения алгоритмов машинного обучения для построения модели взаимодействия робота с окружающей средой, что открывает путь к созданию действительно интеллектуальных и универсальных манипуляторов.

Современные роботы демонстрируют впечатляющую ловкость благодаря применению глубокого обучения с подкреплением и тактильным данным от оптических датчиков, что подтверждается результатами исследований, представленными в Fromlepora_future_2024-1.

Основы осязания: Создание фундамента тактильных ощущений

Эффективное тактильное восприятие обеспечивается интеграцией искусственной кожи (E-Skins) с робототехническими системами, формируя распределенную сеть тактильных рецепторов. E-Skins, как правило, состоят из матрицы датчиков, способных регистрировать различные параметры контакта, такие как давление, температура и вибрация. Плотность и распределение этих датчиков напрямую влияют на разрешение и чувствительность тактильного восприятия робота. Использование гибких и растяжимых материалов в конструкции E-Skins позволяет им адаптироваться к сложным поверхностям и обеспечивать надежный контакт даже при деформации. Полученные данные от тактильных рецепторов обрабатываются бортовыми вычислительными системами для создания карты контакта и определения характеристик объекта взаимодействия, что необходимо для выполнения сложных манипулятивных задач.

Визуально-тактильное зондирование представляет собой эффективный метод получения информации о контакте, объединяя данные, полученные с помощью визуальных и тактильных сенсоров. Этот подход позволяет роботу не только регистрировать факт касания, но и определять характеристики объекта, такие как форма, размер и текстура, используя визуальную информацию для интерпретации тактильных данных. Комбинирование этих модальностей значительно повышает точность и надежность восприятия, особенно в условиях сложного окружения или при работе с деформируемыми объектами. Например, камера может идентифицировать объект, а тактильные сенсоры — подтвердить контакт и измерить приложенное усилие, что позволяет роботу адаптировать свои действия и избегать повреждений.

Точное проприоцептивное восприятие — способность робота определять положение и движение собственных частей тела — является критически важным для корректной интерпретации тактильных данных и координации действий. Без информации о собственной конфигурации и кинематике, робот не может адекватно связать тактильные ощущения с конкретными областями своей поверхности или с прилагаемыми силами. Например, для определения точки контакта и величины приложенного давления, необходимо знать угол наклона и положение манипулятора в пространстве. Проприоцептивные датчики, такие как энкодеры и инерциальные измерительные блоки (IMU), обеспечивают обратную связь, необходимую для построения внутренней модели тела робота и точной обработки тактильной информации, что позволяет эффективно выполнять задачи манипулирования и взаимодействия с окружающей средой.

Датчики силы и момента (Force/Torque Sensors) предоставляют критически важную обратную связь о силах взаимодействия робота с окружающей средой. Эти датчики, как правило, устанавливаются на запястьях или других точках контакта манипулятора, измеряют как силы (в Ньютонах), так и моменты (в Ньютон-метрах) в трех осях. Полученные данные позволяют роботу точно определять величину и направление приложенной силы, что необходимо для модуляции захвата объектов различной формы и хрупкости. Регулировка усилия позволяет предотвратить повреждение как самого робота, так и обрабатываемых предметов, обеспечивая более надежную и безопасную работу в различных сценариях, включая сборку, обработку материалов и взаимодействие с людьми. Точность и быстродействие этих датчиков напрямую влияют на способность робота выполнять сложные манипуляции и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Роботизированные тактильные сенсоры классифицируются по задачам, для которых они используются - управление движением (восприятие для действия) или исследование объектов (действие для восприятия) - а также по расположению: внутренние сенсоры, имитирующие проприоцепцию, и внешние, расположенные на поверхности робота и отвечающие за кутанеочувствительность. — Роботизированные тактильные сенсоры классифицируются по задачам, для которых они используются — управление движением (восприятие для действия) или исследование объектов (действие для восприятия) — а также по расположению: внутренние сенсоры, имитирующие проприоцепцию, и внешние, расположенные на поверхности робота и отвечающие за кутанеочувствительность.

Интеллектуальное управление: Решение сложных задач

Использование искусственного интеллекта для повышения ловкости манипуляторов основано на применении передовых методов машинного обучения, позволяющих роботам осваивать сложные навыки управления. Эти методы включают в себя алгоритмы обучения с подкреплением, нейронные сети и другие техники, которые позволяют роботам адаптироваться к различным условиям и выполнять задачи, требующие высокой точности и координации. В частности, машинное обучение позволяет роботам автоматически извлекать информацию из сенсорных данных, планировать движения и контролировать свои действия, что значительно расширяет их возможности в сферах сборки, обслуживания и других областях, требующих сложных манипуляций.

Глубокое обучение с подкреплением (Deep Reinforcement Learning, DRL) позволяет роботам осваивать сложные манипуляционные навыки посредством итеративного процесса проб и ошибок. В основе DRL лежит обучение агента (робота) взаимодействию со средой для максимизации вознаграждения. Агент выполняет действия, получает обратную связь в виде вознаграждения или штрафа, и использует эту информацию для корректировки своей стратегии управления. Этот процесс, основанный на алгоритмах, таких как Q-learning и политики градиентных методов, позволяет роботу постепенно улучшать свои навыки, адаптируясь к различным условиям и задачам без явного программирования каждого действия. В результате, робот может самостоятельно разрабатывать эффективные стратегии управления, оптимизированные для конкретной задачи манипулирования.

Перенос обучения из симуляции в реальный мир (Sim-to-Real Transfer) представляет собой методологию, направленную на преодоление разрыва между виртуальными средами обучения и практическим применением робототехнических систем. Этот подход позволяет обучать роботов сложным манипуляционным навыкам в симулированной среде, а затем эффективно переносить полученные знания и стратегии управления на физического робота, работающего в реальном окружении. Использование симуляций значительно ускоряет процесс обучения, поскольку позволяет проводить большое количество экспериментов без риска повреждения оборудования или возникновения опасных ситуаций. Кроме того, Sim-to-Real Transfer снижает затраты, связанные с обучением в реальных условиях, и обеспечивает более безопасное и контролируемое тестирование новых алгоритмов управления.

Данный обзор охватывает исследования в области тактильной робототехники за период с 1965 по 2024 год, представляя собой комплексный исторический анализ развития данной области. Исследование включает в себя анализ публикаций, начиная с первых работ, и прослеживает эволюцию технологий, методов и применений тактильных датчиков и систем управления. Хронологический охват позволяет оценить тенденции, определить ключевые этапы и выявить пробелы в исследованиях, что способствует более глубокому пониманию текущего состояния и перспектив развития тактильной робототехники. Анализ публикаций за указанный период демонстрирует постепенное накопление знаний и расширение области применения тактильных технологий.

Наблюдается значительный рост исследовательской активности в области искусственного интеллекта для управления манипуляциями. Если в период с 1965 по 2010 год ежегодно публиковалось приблизительно 1-2 научные работы, то начиная с 2010 года и по настоящее время количество публикаций увеличилось более чем в два раза, превысив 5 публикаций в год. Данная тенденция свидетельствует о возрастающем интересе к разработке интеллектуальных систем управления для сложных задач манипулирования и подтверждается расширением объема исследований в данной области.

Обзорные работы по тактильной робототехнике, насчитывающие приблизительно 20-25 наименований, свидетельствуют о значительном уровне аналитической и синтетической проработки данной области. Это указывает на наличие комплексных исследований, обобщающих существующие знания и выявляющих ключевые тенденции развития, что позволяет оценить глубину теоретической базы и практической значимости исследований в области искусственного интеллекта и робототехники.

Наблюдается значительный рост цитируемости исследований в области тактильной робототехники в период с 2010 по 2024 год. Этот тренд свидетельствует о возрастающем интересе к данной области и подтверждает растущее влияние тактильных технологий на развитие робототехники и смежных дисциплин. Анализ библиографических данных показывает увеличение количества цитирований, что указывает на более широкое признание и использование результатов исследований в практических приложениях и дальнейших научных разработках. Данная динамика подтверждается как увеличением общего числа публикаций, так и ростом числа ссылок на обзоры по тактильной робототехнике.

Схема иллюстрирует, как различные типы тактильных сенсоров измеряют физические параметры и используют полученные данные для обновления моделей, необходимых для манипулирования объектами.

Будущее взаимодействия: Бесшовная коллаборация человека и робота

Современная тактильная робототехника совершает прорыв в области взаимодействия человека и робота, обеспечивая не только более безопасную, но и эффективную совместную работу. Разработка усовершенствованных тактильных датчиков и приводов позволяет роботам не просто распознавать прикосновения и силу воздействия, но и адекватно реагировать на них, имитируя чувствительность человеческой кожи. Это критически важно в сценариях, где требуется деликатное обращение, например, в хирургии или при работе с хрупкими объектами. Более того, благодаря способности «чувствовать», роботы могут адаптироваться к изменяющимся условиям и непредсказуемым действиям человека, минимизируя риск повреждений и повышая производительность. Улучшенная тактильная обратная связь также позволяет операторам удаленно управлять роботами с большей точностью и уверенностью, открывая новые возможности для телеприсутствия и дистанционной помощи.

Тактильный интернет, становящийся реальностью благодаря развитию сетей 5G и 6G, открывает принципиально новые возможности для дистанционного управления роботами с обратной тактильной связью. В отличие от традиционного телеуправления, где оператор лишь видит изображение, тактильный интернет позволяет почувствовать текстуру, вес и сопротивление объектов, с которыми взаимодействует робот. Это достигается за счет передачи данных о силах и прикосновениях в реальном времени, создавая ощущение присутствия и значительно повышая точность и эффективность управления. Такая технология особенно важна в сферах, где требуется деликатная работа и высокая степень контроля, например, в хирургии, обезвреживании взрывоопасных предметов или удаленном обслуживании оборудования, позволяя специалистам выполнять сложные задачи, находясь на безопасном расстоянии.

В области робототехники наблюдается переход к использованию морфологических вычислений, особенно в сочетании с мягкими роботами. Этот подход позволяет роботам упрощать сложные вычислительные задачи, используя физические свойства своего тела — эластичность, гибкость и геометрию. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на сложные алгоритмы и мощные процессоры, робот может использовать форму своей конструкции и свойства материалов для решения задач, таких как обход препятствий или адаптация к неровной поверхности. Например, мягкий робот, благодаря своей гибкости, может огибать препятствия, не прибегая к сложным вычислениям. Такой подход не только снижает потребность в вычислительных ресурсах, но и повышает энергоэффективность и устойчивость робота к внешним воздействиям, открывая новые возможности для создания более адаптивных и эффективных роботизированных систем.

Развитие передовых робототехнических систем открывает перспективы для бесшовной коллаборации человека и робота в самых разнообразных сферах деятельности. В здравоохранении роботы смогут ассистировать хирургам, обеспечивая повышенную точность и минимизируя инвазивность операций, а также оказывать помощь пациентам в реабилитационный период. В промышленности роботы-коллеги повысят эффективность производства, выполняя рутинные и опасные задачи совместно с человеком. В сфере исследования и спасения роботы смогут проникать в труднодоступные или опасные зоны, такие как места стихийных бедствий или глубоководные районы, предоставляя ценную информацию и оказывая помощь. В конечном итоге, подобная интеграция робототехники в повседневную жизнь позволит расширить возможности человека и повысить безопасность, эффективность и качество работы в широком спектре областей.

Оптическая система тактильного сенсора MIT, разработанная в 1966 году, преобразует касания в визуальное представление на экране телевизора, позволяя оператору визуально оценивать контакт и его форму.

Исследование тактильной робототехники демонстрирует, как сложная система взаимодействует с окружающей средой посредством сенсорного восприятия. Подобно тому, как изменение одной части живого организма влечет за собой цепную реакцию, развитие тактильных датчиков и искусственной кожи оказывает глубокое влияние на всю область робототехники. Джон фон Нейманн однажды заметил: «В науке нет места для тех, кто не может представить себе абстрактные вещи». Это особенно актуально для тактильной робототехники, где создание искусственного осязания требует глубокого понимания как аппаратной, так и программной архитектуры, а также способности моделировать сложные взаимодействия между роботом и объектами. Успех в этой области зависит от способности видеть систему как единое целое, а не как набор изолированных компонентов.

Куда же дальше?

История тактильной робототехники, представленная в данной работе, демонстрирует не просто прогресс в создании датчиков и алгоритмов, но и закономерную эволюцию попыток воспроизвести сложность осязания. Однако, кажущееся приближение к человеческой ловкости обнажает фундаментальную истину: каждая оптимизация, каждое улучшение тактильного восприятия, создает новые узлы напряжения в системе управления. Упрощение проблемы осязания приводит к усложнению её решения.

Будущее, вероятно, лежит не в совершенствовании отдельных компонентов, а в интеграции тактильных данных с более широким контекстом — предсказательным моделированием, пониманием намерений, и адаптацией к непредсказуемым условиям. Развитие мягкой робототехники, несомненно, является важным шагом, но недостаточность лишь материальной податливости очевидна. Необходимо учитывать, что архитектура системы определяет её поведение во времени, а не схема на бумаге.

В конечном счете, истинным вызовом остается не создание “электронной кожи”, а построение системы, способной не просто чувствовать, но и понимать прикосновение — улавливать нюансы, интерпретировать давление, и прогнозировать последствия. Иными словами, речь идет о создании не просто датчика, а полноценного сенсорного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.01106.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-02 07:32