Инженеры используют тактильные датчики и ИИ для улучшения работы роботов с тканями

Прочитано: 110 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 голосов, среднее: 5,00 из 5)
Loading ... Loading ...


В последние годы робототехники пытались улучшить взаимодействие роботов с различными объектами в реальных условиях. Хотя некоторые из их усилий дали многообещающие результаты, навыки манипулирования большинством существующих роботизированных систем все еще отстают от человеческих.

Ткани относятся к типам объектов, с которыми роботу сложнее всего взаимодействовать. Основные причины этого заключаются в том, что куски ткани и других тканей можно растягивать, перемещать и складывать по-разному, что может привести к сложной динамике материала и самоокклюзии.

Исследователи из Института робототехники Университета Карнеги-Меллона недавно предложили новую вычислительную технику, которая позволит роботам лучше понимать ткани и обращаться с ними. Этот метод, представленный в наборе документов, который будет представлен на Международной конференции по интеллектуальным роботам и системам и предварительно опубликованный на arXiv, основан на использовании тактильного датчика и простого алгоритма машинного обучения, известного как классификатор.

«Мы заинтересованы в манипулировании тканью , потому что ткани и деформируемые объекты в целом сложны для манипулирования роботами, поскольку их деформируемость означает, что они могут быть настроены по-разному», — Дэниел Сейта, один из исследователей, проводивших исследование. рассказал TechXplore. «Когда мы начали этот проект, мы знали, что в последнее время было проведено много работ по роботам, манипулирующим с тканью, но большая часть этой работы связана с манипулированием одним куском ткани. В нашей статье рассматриваются относительно менее изученные направления обучения манипулированию тканью. ворса ткани с помощью тактильного восприятия».

Большинство существующих подходов, позволяющих манипулировать тканью в роботах, основаны только на использовании датчиков зрения, таких как камеры или устройства формирования изображений, которые собирают только визуальные данные. Хотя некоторые из этих методов дали хорошие результаты, их зависимость от визуальных датчиков может ограничить их применимость для простых задач, связанных с манипулированием одним куском ткани.

С другой стороны, новый метод, разработанный Сейтой и его коллегами Сашанк Тирумалой и Томасом Венгом, использует данные, собранные тактильным датчиком под названием ReSkin, который может выводить информацию, связанную с текстурой материала и его взаимодействием с окружающей средой. Используя эти тактильные данные, команда обучила классификатор определять количество слоев ткани, схваченных роботом.

«Наши тактильные данные были получены с датчика ReSkin, который был недавно разработан в CMU в прошлом году», — пояснил Венг. «Мы используем этот классификатор для регулировки высоты захвата, чтобы захватить один или два самых верхних слоя ткани из кучи тканей».

Чтобы оценить свою технику, команда провела 180 экспериментальных испытаний в реальных условиях, используя роботизированную систему, состоящую из манипулятора Franka, захвата mini-Delta и датчика Reskin (встроенного в «палец» захвата) для захвата. один или два куска ткани в стопке. Их подход дал многообещающие результаты, превзойдя базовые методы, не учитывающие тактильную обратную связь.

«По сравнению с предыдущими подходами, в которых использовались только камеры, на наш подход, основанный на тактильных ощущениях, не влияют узоры на ткани, изменения освещения и другие визуальные несоответствия», — сказал Тирумала. «Мы были рады видеть, что тактильное восприятие от электромагнитных устройств, таких как датчик ReSkin, может обеспечить достаточный сигнал для мелкозернистой задачи манипуляции, такой как захват одного или двух слоев ткани. Мы считаем, что это будет мотивировать будущие исследования в области тактильного восприятия ткани. манипулирование роботами».

В будущем Тирумала, Венг, Сейта и их коллеги надеются, что этот подход к манипулированию может помочь расширить возможности роботов, предназначенных для развертывания на предприятиях по производству тканей, в прачечных или в домах. В частности, это может улучшить способность этих роботов обрабатывать сложный текстиль, несколько кусков ткани, белье, одеяла, одежду и другие предметы на основе ткани.

«Наш план состоит в том, чтобы продолжить изучение использования тактильного восприятия для захвата произвольного количества слоев ткани вместо одного или двух слоев, на которых мы сосредоточились в этой работе», — добавил Венг. «Кроме того, мы изучаем мультимодальные подходы, которые сочетают в себе как зрение, так и тактильное восприятие, чтобы мы могли использовать преимущества обоих сенсорных модальностей».

Инженеры используют тактильные датчики и ИИ для улучшения работы роботов с тканями



Новости партнеров