Gepubliseer op: 8 Mei 2025 / Update van: 9 Mei 2025 - Skrywer: Konrad Wolfenstein
Taktiele robotika: robot met gevoel van aanraking: die nuwe generasie Vulcan en mede-navorsing oor haptiese objekherkenning-beeld: xpert.digital
MIT -stelsel vir objekherkenning sonder spesiale sensors en die Vulcan -robot van Amazon
Haptiese persepsie vir masjiene: nuwe standaarde in objekherkenning
Op die gebied van robotika is die ontwikkeling van tasbare sensor en identifikasiestelsels 'n deurslaggewende vordering wat masjiene vir die eerste keer in staat stel om nie net hul omgewing te sien nie, maar ook om te voel. Hierdie ontwikkeling word getoon deur Amazon se nuwe Vulcan -robot en die innoverende objekopsporingstelsel van die MIL. Albei tegnologieë brei die moontlike gebruike van robotte aansienlik uit en stel take in staat wat voorheen uitsluitlik deur mense met hul natuurlike haptiese persepsie bestuur is.
Geskik vir:
Die Vulcan -robot van Amazon: 'n deurbraak in die omgewing van die tasbare robothandvatsel
Funksionerende en tegnologiese fondasies
Die Vulcan -robot wat deur Amazon ontwikkel is, verteenwoordig beduidende tegnologiese vooruitgang op die gebied van fisieke kunsmatige intelligensie. Amazon beskryf die ontwikkeling self as 'n 'deurbraak in robotika en fisieke AI'. Die stelsel bestaan uit twee hoofkomponente: “Stow” om te stoor en te kies om voorwerpe te verwyder. Die uitstekende gehalte is die vermoë om sy omgewing tasbaar te sien.
Die tegnologiese basis vir Vulcans-tasbare vaardighede vorm spesiale krag-torque-sensors wat soos 'n hokkie-puck lyk en die robot in staat stel om die krag waarmee hy 'n voorwerp kan gryp, te voel sonder om dit te beskadig. Adam Parness, direkteur van robotika AI by Amazon, beklemtoon die uniekheid van hierdie benadering: “Vulcan is nie ons eerste robot wat voorwerpe kan beweeg nie. Maar met sy gevoel van aanraking - om sy vermoë om te verstaan wanneer en hoe hy met 'n voorwerp in aanraking kom, te verstaan - maak hy nuwe moontlikhede oop vir die optimalisering van werkprosesse en fasiliteite”.
Om voorwerpe in die rakke te sorteer, gebruik Vulcan 'n werktuig wat soortgelyk is aan 'n liniaal wat aan 'n gladde yster vasgeplak is. Met hierdie 'heerser' druk hy ander voorwerpe eenkant om plek te maak vir nuwe artikels. Die aangrypende arms pas hul handvatsel aan, afhangende van die grootte en vorm van die voorwerp, terwyl geïntegreerde vervoerbande die voorwerp in die houer druk. Om voorwerpe uit te kry, gebruik Vulcan 'n suiggrokkie in kombinasie met 'n kamerastelsel.
Huidige toepassingsareas en prestasie
Die Vulcan -robot word tans in twee Amazon -logistieke sentrums getoets: in Winsen naby Hamburg (Duitsland) en in Spokane, Washington (VSA). In Washington is ses Stow-Vulcan-robotte aktief, wat reeds 'n halfmiljoen artikels suksesvol gebêre het. Twee Pick-Vulcans werk in Winsen wat reeds 50.000 bestellings hanteer het.
Die prestasie van die stelsel is opvallend: Vulcan kan tans ongeveer 75 persent van die miljoene produkte wat Amazon bied, hanteer. Die kleinste objekgrootte wat die robot kan manipuleer, stem ooreen met 'n lipstiffie of 'n USB -stok. Die vermoë van die robot is veral indrukwekkend om die voorwerpe in reële tyd te identifiseer, want dit is 'onmoontlik vir hom om al die besonderhede van die items te memoriseer', soos Parness verduidelik.
Toekomstige planne en integrasie in die logistieke ketting
Amazon beplan om die aantal Vulcan -robotte in die volgende paar jaar aansienlik te verhoog. Vanjaar word die aantal Vulcans in Winsen verhoog tot 60 en in Washington tot 50 stukke. Op lang termyn word beplan om die robotte in logistieke sentrums regoor Europa en die VSA te gebruik.
'N Belangrike aspek van die Amazon -strategie is die naasbestaan van mens en masjien. Die maatskappy se “meesterplan” maak voorsiening dat mense en masjiene parallel langs mekaar werk. Die robotte moet bowenal die produkte op die rak wat die mens nie sonder 'n leer bereik of vir wie hy te veel moet buig, oorneem nie. Dit moet lei tot hoër algehele doeltreffendheid en terselfdertyd die werklas vir menslike werknemers verminder.
Die MIT -stelsel vir objekherkenning deur hantering: intelligente “gevoel” sonder spesiale sensors
Innoverende benadering tot objekherkenning
Parallel met Amazon se Vulcan, het navorsers van die MIT, van Amazon Robotics en die Universiteit van British Columbia, 'n stelsel ontwikkel wat volg op 'n ander benadering om robotte haptiese vaardighede te gee. Hierdie tegnologie stel robotte in staat om eienskappe van 'n voorwerp soos gewig, sagtheid of inhoud te herken deur dit eenvoudig op te tel en maklik te skud - soos mense as hulle met onbekende voorwerpe te doen het.
Die spesiale ding met hierdie benadering is dat geen spesiale tasbare sensors nodig is nie. In plaas daarvan gebruik die stelsel die gesamentlike kode wat reeds in die meeste robotte bestaan - sensors wat die rotasieposisie en snelheid van die gewrigte tydens die beweging vaslê. Peter Yichen Chen, 'n MIT-Postdoc en hoofskrywer van die navorsingswerk, verduidelik die visie agter die projek: "My droom sou wees om robotte na die wêreld uit te stuur, sodat hulle dinge aanraak en beweeg en onafhanklik die eienskappe van waarmee hulle omgaan,".
Tegniese funksionerings- en simulasiemodelle
Die kern van die MIT -stelsel bestaan uit twee simulasiemodelle: een wat die robot en sy beweging simuleer, en een wat die dinamika van die voorwerp weergee. Chao Liu, 'n ander MIT-Postdoc, beklemtoon die belangrikheid van hierdie digitale tweeling: "'n Presiese digitale replika van die regte wêreld is baie belangrik vir die sukses van ons metode".
Die stelsel gebruik 'n tegnologie genaamd “onderskeibare simulasie”, wat die algoritme in staat stel om te voorspel hoe klein veranderinge in die eienskappe van 'n voorwerp, soos massa of sagtheid, die eindposisie van die robotverbindings beïnvloed. Sodra die simulasie ooreenstem met die werklike bewegings van die robot, het die stelsel die regte eienskappe van die voorwerp geïdentifiseer.
'N Besliste voordeel van hierdie metode is die doeltreffendheid daarvan: die algoritme kan die berekeninge binne sekondes uitvoer en vereis slegs 'n werklike bewegingsbaan van die robot om te werk. Dit maak die stelsel veral goedkoop en prakties vir werklike toepassings.
Aansoekpotensiaal en voordele
Die ontwikkelde tegnologie kan veral nuttig wees in toepassings waarin kameras minder effektief is, soos wanneer voorwerpe in 'n donker kelder sorteer of wanneer die ruïneer kamer in 'n gedeeltelik ineengestortte gebou na 'n aardbewing.
Aangesien die algoritme nie 'n uitgebreide datastel vir opleiding nodig het nie, soos sommige metodes wat op rekenaarvisie of eksterne sensors staatmaak, is dit minder vatbaar vir foute as dit gekonfronteer word met onbekende omgewings of nuwe voorwerpe. Dit maak die stelsel veral robuust en veelsydig.
Die breër navorsingslandskap vir tasbare sensors in robotika
Basiese uitdagings en huidige oplossings
Die ontwikkeling van robotte met gevoel van aanraking bied navorsing met fundamentele uitdagings. Terwyl die menslike tasbare stelsel buitengewoon kompleks en genuanseer is, moet kunsmatige stelsels dit met tegnologiese maniere weergee. Ken Goldberg, 'n robot aan die Universiteit van Kalifornië, Berkeley, beklemtoon die kompleksiteit van hierdie taak: "Die menslike gevoel van aanraking is ongelooflik genuanseerd en ingewikkeld, met 'n uitgebreide dinamiese gebied. Terwyl robotte vinnig vorder, sal ek verbaas wees om tasbare sensors op 'n menslike vlak te sien."
Ondanks hierdie uitdagings, is daar groot vordering met navorsing. Die Fraunhofer IFF ontwikkel byvoorbeeld tasbare sensorsisteme wat die reaktiewe greep volgens die model van die menslike hand moontlik maak en ideaal is om broos of buigplaat te hanteer. Die sensordata word gebruik om die gryp, komponent en liggingherkenning sowel as vir prosesmonitering aan te pas.
Innoverende navorsingsprojekte op die gebied van tasbare robotika
Benewens die ontwikkeling van Amazon en MIT, is daar ander belangrike navorsingsprojekte op die gebied van tasbare robotsensors:
Die Max Planck Institute for Intelligent Systems het 'n haptiese sensor genaamd Insight ontwikkel, wat aanraking met 'n hoë sensitiwiteit waarneem. Georg Martius, navorsingsgroepleier by die Instituut, beklemtoon die prestasie van die sensor: “Ons sensor toon 'n uitstekende prestasie danksy die innoverende meganiese ontwerp van die dop, die maatgemaakte beeldstelsel binne, outomatiese verkryging van data en danksy die nuutste diepleermetodes. Die sensor is so sensitief dat dit selfs sy eie oriëntasie in verhouding tot swaartekrag kan voel.
'N Ander interessante projek is DensePehysNet, 'n stelsel wat aktief 'n reeks dinamiese interaksies uitvoer (bv. Gliding en botsing) en gebruik 'n diep voorspellende model oor die visuele waarnemings om digtheid te leer, gepixeleerde voorstellings wat die waargenome voorwerpe waargenome weerspieël. Die eksperimente in beide simulasie en regte omgewings toon dat die aangeleerde voorstellings ryk fisiese inligting bevat en direk gebruik kan word vir die dekodering van fisiese objek -eienskappe soos wrywing en massa.
Geskik vir:
Toekomstige vooruitsigte vir tasbare robotstelsels
Integrasie van multimodale sensorsisteme
Die toekoms van tasbare robotika lê in die integrasie van verskillende sensoriese modaliteite. Navorsers van die werk om reeds kunsmatige intelligensie te onderrig, om sintuie soos sien en aanraak te kombineer. Deur te verstaan hoe hierdie verskillende sensoriese modaliteite saamwerk, kan robotte 'n meer holistiese begrip van hul omgewing ontwikkel.
Die MIT -span is reeds van plan om u metode vir objekherkenning met rekenaarvisie te kombineer om multimodale sensors te skep wat nog doeltreffender is. "Hierdie werk probeer nie die rekenaarvisie vervang nie. Albei metodes het hul voor- en nadele. Maar hier het ons gewys dat ons al sommige van hierdie eienskappe sonder 'n kamera kan uitvind," verduidelik Chen.
Uitgebreide toepassingsareas en toekomstige ontwikkelings
Die navorsers van die MIT -span wil ook toepassings ondersoek met meer ingewikkelde robotstelsels soos sagte robotte, en meer ingewikkelde voorwerpe, insluitend Slosh -vloeistowwe of korrelmedia soos sand. Op lang termyn hoop u om hierdie tegnologie te gebruik om robotleer te verbeter om toekomstige robotte vinnig in staat te stel om nuwe manipulasievaardighede te ontwikkel en om aan te pas by veranderinge in u omgewing.
Amazon beplan om Vulcan -tegnologie in die komende jare verder te ontwikkel en dit op groter skaal te gebruik. Die integrasie van Vulcan met die maatskappy se 750,000 mobiele robotte dui op 'n omvattende outomatiseringskonsep wat die logistieke industrie fundamenteel kan verander.
Taktiele leer: wanneer sensors robotte takt gee
Die ontwikkeling van robotte met gevoel van aanraking, wat deur Amazon se Vulcan en die mede -stelsel vir objekherkenning getoon is, is 'n beslissende keerpunt in robotika. Hierdie tegnologieë stel robotte in staat om take aan te pak wat voorheen vir mense gereserveer was omdat hulle 'n sensitiwiteit en tasbare begrip benodig.
Die verskillende benaderings-Amazon se fokus op gespesialiseerde sensors en die mede-konsep om bestaande sensors vir haptiese gevolgtrekkings te gebruik, toon die verskeidenheid van die navorsingsaanwysings in hierdie gebied. Albei benaderings het hul spesifieke sterk punte en toepassingsareas.
Met die progressiewe integrasie van taktiese vaardighede in robotstelsels, word nuwe geleenthede vir outomatisering van ingewikkelde take in logistiek, produksie, gesondheidsorg en baie ander gebiede oopgemaak. Die vermoë van robotte om nie net hul omgewing te sien nie, maar ook om 'te voel', bring ons 'n belangrike stap nader aan 'n toekoms waarin robotte en mense selfs nader en meer intuïtief kan saamwerk.
Geskik vir:
