Taktiele Robotika: Robotte met 'n gevoel van aanraking: Die nuwe generasie Vulcan- en MIT-navorsing oor haptiese voorwerpherkenning – Beeld: Xpert.Digital
MIT se objekherkenningstelsel sonder spesiale sensors en Amazon se Vulcan-robot
Haptiese persepsie vir masjiene: Stel nuwe standaarde in objekherkenning
In die veld van robotika is die ontwikkeling van tasbare sensor- en herkenningstelsels 'n deurslaggewende vooruitgang, wat masjiene vir die eerste keer in staat stel om nie net hul omgewing te sien nie, maar dit ook te "voel". Hierdie ontwikkeling word geïllustreer deur Amazon se nuwe Vulcan-robot en MIT se innoverende objekherkenningstelsel. Beide tegnologieë brei die toepassings van robotte aansienlik uit en maak take moontlik wat voorheen slegs deur mense met hul natuurlike haptiese persepsie uitgevoer kon word.
Geskik vir:
Amazon se Vulcan-robot: 'n Deurbraak op die gebied van tasbare robotgryp
Funksionele en tegnologiese fondamente
Die Vulcan-robot, ontwikkel deur Amazon, verteenwoordig 'n beduidende tegnologiese vooruitgang op die gebied van fisiese kunsmatige intelligensie. Amazon self beskryf die ontwikkeling as 'n "deurbraak in robotika en fisiese KI." Die stelsel bestaan uit twee hoofkomponente: "Stow" vir die berging van voorwerpe en "Pick" vir die herwinning daarvan. Die uitstaande kenmerk daarvan is die vermoë om sy omgewing tasbaar waar te neem.
Die tegnologiese basis vir Vulcan se tasbare vermoëns is spesiale krag-wringkragsensors wat soos 'n hokkieskyf lyk en die robot toelaat om te "voel" hoeveel krag dit kan gebruik om 'n voorwerp te gryp sonder om dit te beskadig. Adam Parness, Direkteur van Robotika KI by Amazon, beklemtoon die uniekheid van hierdie benadering: "Vulcan is nie ons eerste robot wat voorwerpe kan beweeg nie. Maar met sy tassintuig - sy vermoë om te verstaan wanneer en hoe dit met 'n voorwerp in aanraking kom - maak dit nuwe moontlikhede oop vir die optimalisering van werkvloei en fasiliteite."
Om items op rakke te sorteer, gebruik Vulcan 'n instrument wat lyk soos 'n liniaal wat aan 'n haartang vas is. Met hierdie "liniaal" stoot hy ander items opsy om plek te maak vir nuwes. Die gryparms pas hul greepsterkte aan afhangende van die grootte en vorm van die item, terwyl geïntegreerde vervoerbande die item in die houer beweeg. Om items te herwin, gebruik Vulcan 'n suiggryper in kombinasie met 'n kamerastelsel.
Huidige toepassings- en prestasiegebiede
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 in werking en het reeds 'n halfmiljoen items suksesvol gestoor. In Winsen werk twee Pick Vulcan-robotte en het reeds 50 000 bestellings verwerk.
Die stelsel se vermoëns is merkwaardig: Vulcan kan tans ongeveer 75 persent van die miljoene produkte wat deur Amazon aangebied word, hanteer. Die kleinste voorwerp wat die robot kan manipuleer, is ongeveer die grootte van 'n lipstiffie of 'n USB-stokkie. Veral indrukwekkend is die robot se vermoë om voorwerpe intyds te identifiseer, aangesien dit "onmoontlik vir hom sou wees om al die besonderhede van die items uit sy kop te ken," soos Parness verduidelik.
Toekomsplanne en integrasie in die logistieke ketting
Amazon beplan om die aantal Vulcan-robotte in die komende jare aansienlik te verhoog. Vanjaar word verwag dat die aantal Vulcans in Winsen tot 60 sal toeneem en in Washington tot 50. Die langtermynplan is om die robotte in logistieke sentrums regdeur Europa en die VSA te ontplooi.
'n Sleutelaspek van Amazon se strategie is die naasbestaan van mense en masjiene. Die maatskappy se "meesterplan" beoog dat mense en masjiene langs mekaar werk. Die robotte is hoofsaaklik bedoel om daardie produkte op die rakke te hanteer wat mense nie sonder 'n leer kan bereik nie, of wat oormatige buiging sou vereis. Daar word verwag dat dit tot groter algehele doeltreffendheid sal lei terwyl dit terselfdertyd die werklas vir menslike werknemers sal verminder.
MIT se objekopsporingstelsel deur hantering: Intelligente "waarneming" sonder spesiale sensors
Innoverende benadering tot objekherkenning
Parallel met Amazon se Vulcan het navorsers by MIT, Amazon Robotics en die Universiteit van British Columbia 'n stelsel ontwikkel wat 'n ander benadering volg om robotte haptiese vermoëns te gee. Hierdie tegnologie stel robotte in staat om eienskappe van 'n voorwerp, soos gewig, sagtheid of inhoud, op te spoor deur dit bloot op te tel en saggies te skud – soortgelyk aan hoe mense onbekende voorwerpe hanteer.
Wat uniek is aan hierdie benadering, is dat dit geen spesiale tasbare sensors benodig nie. In plaas daarvan gebruik die stelsel die gewrigsenkodeerders wat reeds in die meeste robotte teenwoordig is – sensors wat die rotasieposisie en snelheid van die gewrigte tydens beweging opneem. Peter Yichen Chen, 'n MIT-nadoktor en hoofskrywer van die navorsingsartikel, verduidelik die visie agter die projek: "My droom sou wees om robotte die wêreld in te stuur om dinge aan te raak en te beweeg en onafhanklik die eienskappe van alles waarmee hulle interaksie het, uit te vind."
Tegniese funksionaliteit en simulasiemodelle
Die kern van die MIT-stelsel bestaan uit twee simulasiemodelle: een wat die robot en sy bewegings simuleer, en een wat die dinamika van die voorwerp herhaal. Chao Liu, nog 'n MIT-nadoktor, beklemtoon die belangrikheid van hierdie digitale tweeling: "'n Akkurate digitale replika van die werklike wêreld is werklik belangrik vir die sukses van ons metode."
Die stelsel gebruik 'n tegniek genaamd "differensieerbare simulasie", wat die algoritme toelaat om te voorspel hoe klein veranderinge in 'n voorwerp se eienskappe, soos massa of sagtheid, die finale posisie van die robot se gewrigte sal beïnvloed. Sodra die simulasie ooreenstem met die robot se werklike bewegings, het die stelsel die korrekte eienskappe van die voorwerp geïdentifiseer.
'n Belangrike voordeel van hierdie metode is die doeltreffendheid daarvan: Die algoritme kan die berekeninge binne sekondes uitvoer en benodig slegs 'n werklike bewegingstrajek van die robot om te funksioneer. Dit maak die stelsel besonder koste-effektief en prakties vir werklike toepassings.
Toepassingspotensiaal en voordele
Die ontwikkelde tegnologie kan veral nuttig wees in toepassings waar kameras minder effektief is, soos om voorwerpe in 'n donker kelder te sorteer of puin in 'n gedeeltelik ineengestorte gebou na 'n aardbewing op te ruim.
Aangesien die algoritme nie 'n groot datastel vir opleiding benodig nie, anders as sommige metodes wat op rekenaarvisie of eksterne sensors staatmaak, is dit minder geneig tot foute wanneer dit met onbekende omgewings of nuwe voorwerpe gekonfronteer word. Dit maak die stelsel besonder robuust en veelsydig.
Die breër navorsingslandskap oor tasbare sensors in robotika
Fundamentele uitdagings en huidige oplossings
Die ontwikkeling van robotte met 'n tassintuig bied navorsers fundamentele uitdagings. Terwyl die menslike tassintuig uiters kompleks en genuanceerd is, moet kunsmatige stelsels dit met behulp van tegnologiese middele herhaal. Ken Goldberg, 'n robotikus aan die Universiteit van Kalifornië, Berkeley, beklemtoon die kompleksiteit van hierdie taak: "Die menslike tassintuig is ongelooflik genuanceerd en kompleks, met 'n groot dinamiese omvang. Terwyl robotte vinnige vordering maak, sal ek verbaas wees om tassensors op 'n menslike vlak in die volgende vyf tot tien jaar te sien."
Ten spyte van hierdie uitdagings word beduidende vordering in navorsing gemaak. Die Fraunhofer IFF ontwikkel byvoorbeeld tasbare sensorstelsels wat reaktiewe gryp moontlik maak, die menslike hand naboots, en ideaal is vir die hantering van brose of buigsame voorwerpe. Die sensordata word gebruik vir gryperaanpassing, komponent- en posisieherkenning, en prosesmonitering.
Innoverende navorsingsprojekte op die gebied van taktiele robotika
Behalwe die ontwikkelings deur Amazon en MIT, is daar ander belangrike navorsingsprojekte op die gebied van tasbare robotsensors:
Die Max Planck Instituut vir Intelligente Stelsels het 'n haptiese sensor genaamd Insight ontwikkel wat aanraking met hoë sensitiwiteit opspoor. Georg Martius, hoof van 'n navorsingsgroep by die instituut, beklemtoon die sensor se werkverrigting: "Ons sensor toon uitstekende werkverrigting danksy die innoverende meganiese ontwerp van sy omhulsel, die pasgemaakte beeldvormingstelsel binne, die outomatiese data-insameling en die nuutste diep leermetodes." Die sensor is so sensitief dat dit selfs sy eie oriëntasie relatief tot swaartekrag kan waarneem.
Nog 'n interessante projek is DensePhysNet, 'n stelsel wat aktief 'n reeks dinamiese interaksies (bv. gly en botsing) uitvoer en 'n diep voorspellende model oor sy visuele waarnemings gebruik om digte, pixelgewyse voorstellings te leer wat die fisiese eienskappe van waargenome voorwerpe weerspieël. Eksperimente in beide simulasie en werklike omgewings toon dat die aangeleerde voorstellings ryk fisiese inligting bevat en direk gebruik kan word om fisiese voorwerpeienskappe soos wrywing en massa te dekodeer.
Geskik vir:
Toekomstige vooruitsigte vir tasbare robotstelsels
Integrasie van multimodale sensorstelsels
Die toekoms van tasbare robotika lê in die integrasie van verskillende sensoriese modaliteite. Navorsers by MIT werk reeds daaraan om kunsmatige intelligensie te leer om sintuie soos sig en aanraking te kombineer. Deur te verstaan hoe hierdie verskillende sensoriese modaliteite interaksie het, kan robotte 'n meer holistiese begrip van hul omgewing ontwikkel.
Die MIT-span beplan reeds om hul voorwerpopsporingsmetode met rekenaarvisie te kombineer om 'n multimodale sensorstelsel te skep wat selfs kragtiger is. “Hierdie werk probeer nie rekenaarvisie vervang nie. Beide metodes het hul voor- en nadele. Maar hier het ons getoon dat ons reeds sommige van hierdie eienskappe selfs sonder 'n kamera kan ontdek,” verduidelik Chen.
Uitgebreide toepassingsgebiede en toekomstige ontwikkelings
Die MIT-span se navorsers wil ook toepassings met meer komplekse robotstelsels, soos sagte robotte, en meer komplekse voorwerpe, insluitend vloeistowwe wat spat of korrelrige media soos sand, ondersoek. Op die lang termyn hoop hulle om hierdie tegniek te gebruik om robotleer te verbeter, wat toekomstige robotte in staat stel om vinnig nuwe manipulasievaardighede te ontwikkel en aan te pas by veranderinge in hul omgewing.
Amazon beplan om Vulcan-tegnologie in die komende jare verder te ontwikkel en op 'n groter skaal te ontplooi. Die integrasie van Vulcan met die maatskappy se bestaande vloot van 750 000 mobiele robotte dui op 'n omvattende outomatiseringskonsep wat die logistieke bedryf fundamenteel kan transformeer.
Tasbare leer: Wanneer sensors robotte 'n gevoel van aanraking gee
Die ontwikkeling van robotte met 'n tassintuig, soos geïllustreer deur Amazon se Vulcan en MIT se objekherkenningstelsel, dui op 'n deurslaggewende keerpunt in robotika. Hierdie tegnologieë stel robotte in staat om take aan te pak wat voorheen die uitsluitlike domein van mense was, aangesien hulle fyn motoriese vaardighede en tasbare begrip vereis.
Die verskillende benaderings—Amazon se fokus op gespesialiseerde sensors en MIT se konsep om bestaande sensors vir haptiese inferensie te benut—demonstreer die diversiteit van navorsingsrigtings in hierdie gebied. Beide benaderings het hul spesifieke sterk punte en toepassingsgebiede.
Met die toenemende integrasie van tasbare vermoëns in robotstelsels, ontstaan nuwe geleenthede vir die outomatisering van komplekse take in logistiek, vervaardiging, gesondheidsorg en baie ander velde. Die vermoë van robotte om nie net hul omgewing te sien nie, maar ook om te "voel", bring ons 'n beduidende stap nader aan 'n toekoms waarin robotte en mense selfs nouer en intuïtiewer kan saamwerk.
Geskik vir:
