Taktilní robotika: Roboti s hmatem: Nová generace výzkumu Vulcanu a MIT v oblasti haptického rozpoznávání objektů – Obrázek: Xpert.Digital
Systém MIT pro rozpoznávání objektů bez speciálních senzorů a vulkánského robota z Amazonu
Haptické vnímání strojů: Nové standardy v rozpoznávání objektů
V oblasti robotiky představuje vývoj taktilního senzoru a identifikačních systémů rozhodující pokrok, který poprvé umožňuje strojům vidět nejen jejich okolí, ale také „cítit“. Tento vývoj je příkladem nového robota Amazonu a inovativním systémem detekce objektů MIL. Obě technologie významně rozšiřují možné využití robotů a umožňují úkoly, které dříve řídili výhradně lidé s přirozeným haptickým vnímáním.
Vhodné pro:
Robot Vulcan z Amazonu: Průlom v oblasti handle robota
Fungování a technologické základy
Robot Vulcan vyvinutý Amazonem představuje významný technologický pokrok v oblasti fyzické umělé inteligence. Amazon popisuje samotný vývoj jako „průlom v robotice a fyzické AI“. Systém se skládá ze dvou hlavních komponent: „Stow“ pro ukládání a „výběr“ pro odstranění objektů. Jeho vynikající kvalitou je schopnost vnímat jeho okolí hmatové.
Technologickým základem hmatových schopností robota Vulcan jsou speciální senzory síly a momentu, které vypadají jako hokejový puk a umožňují robotovi „cítit“, jakou sílu dokáže vynaložit k uchopení předmětu, aniž by ho poškodil. Adam Parness, ředitel robotiky s umělou inteligencí ve společnosti Amazon, zdůrazňuje jedinečnost tohoto přístupu: „Vulcan není náš první robot schopný pohybovat předměty. Ale díky svému hmatu – schopnosti pochopit, kdy a jak se s předmětem dostane do kontaktu – otevírá nové možnosti pro optimalizaci pracovních postupů a zařízení.“
Pro třídění objektů v regálech používá Vulcan nástroj, který je podobný pravítku, který je přilepen na hladké železo. S tímto „pravítkem“ odsunul další objekty stranou, aby vytvořil prostor pro nové články. Uchopitelné ramena přizpůsobují tloušťku rukojeti v závislosti na velikosti a tvaru objektu, zatímco integrované dopravní pásy zatlačí objekt do kontejneru. K získání objektů používá Vulcan v kombinaci s kamerovým systémem sacího uchopovače.
Aktuální oblasti aplikace a výkonu
Robot Vulcan je v současné době testován ve dvou logistických centrech Amazon: ve Winsen poblíž Hamburku (Německo) a ve Spokane ve Washingtonu (USA). Ve Washingtonu je aktivní šest robotů Stow-Vulcan, kteří již úspěšně uložili půl milionu článků. Dva pick-vulcans pracují ve Winsen, kteří již vyřizovali 50 000 objednávek.
Výkon systému je pozoruhodný: Vulcan může v současné době zvládnout kolem 75 procent milionů produktů, které Amazon nabízí. Nejmenší velikost objektu, který robot může manipulovat, odpovídá rtěnce nebo USB tyčinku. Obzvláště působivá je schopnost robota identifikovat objekty v reálném čase, protože je pro něj „nemožné si zapamatovat všechna specifika položek“, jak vysvětluje Parness.
Budoucí plány a integrace do logistického řetězce
Amazon plánuje v příštích několika letech výrazně zvýšit počet robotů Vulcan. Letos se počet vulkánů v Winsen musí zvýšit na 60 a ve Washingtonu na 50 kusů. V dlouhodobém horizontu se plánuje používat roboty v logistických centrech po celé Evropě a USA.
Důležitým aspektem strategie Amazonu je koexistence člověka a stroje. „Hlavní plán“ společnosti poskytuje lidi a stroje, aby pracovali vedle sebe. Především by roboti měli převzít produkty na polici, které člověk nedosáhne bez žebříku nebo pro koho by se musel příliš ohýbat. To by mělo vést k vyšší celkové účinnosti a zároveň snížit pracovní zátěž pro lidské zaměstnance.
Systém MIT pro rozpoznávání objektů prostřednictvím manipulace: Inteligentní „pocit“ bez speciálních senzorů
Inovativní přístup k rozpoznávání objektů
Souběžně s Amazonovým Vulcanem vyvinuli vědci z MIT, Amazon Robotics a University of British Columbia systém, který k haptickým schopnostem robotů přistupuje odlišně. Tato technologie umožňuje robotům detekovat vlastnosti objektu, jako je hmotnost, měkkost nebo obsah, pouhým zvednutím a jemným zatřesením – podobně jako lidé zacházejí s neznámými předměty.
Unikátní na tomto přístupu je, že nevyžaduje žádné speciální hmatové senzory. Systém místo toho používá kloubové kodéry, které jsou již ve většině robotů přítomny – senzory, které zaznamenávají rotační polohu a rychlost kloubů během pohybu. Peter Yichen Chen, postdoktorand MIT a hlavní autor výzkumné práce, vysvětluje vizi projektu: „Mým snem by bylo poslat roboty do světa, aby se dotýkali věcí, pohybovali s nimi a samostatně zjišťovali vlastnosti všeho, s čím interagují.“
Modely technického fungování a simulace
Jádro systému MIT se skládá ze dvou simulačních modelů: jeden, který simuluje robota a jeho pohyb a ten, který reprodukuje dynamiku objektu. Chao Liu, další MIT-Postdoc, zdůrazňuje důležitost těchto digitálních dvojčat: „Přesná digitální replika skutečného světa je pro úspěch naší metody opravdu důležitá“.
Systém používá technologii nazvanou „Divisivitabilní simulace“, která umožňuje algoritmu předpovídat, jak malé změny ve vlastnostech objektu, jako je hmotnost nebo měkkost, ovlivňují konečnou polohu robotických kloubů. Jakmile simulace odpovídá skutečným pohybům robota, systém identifikoval správné vlastnosti objektu.
Rozhodující výhodou této metody je její účinnost: algoritmus může provádět výpočty během několika sekund a vyžaduje pouze skutečnou trajektorii pohybu robota. Díky tomu je systém obzvláště levný a praktický pro skutečné aplikace.
Potenciál a výhody aplikace
Rozvinutá technologie by mohla být zvláště užitečná v aplikacích, ve kterých jsou kamery méně efektivní, například při třídění objektů v tmavém suterénu nebo když po zemětřesení částečně zhroucená budova po zemětřesení.
Protože algoritmus nepotřebuje pro trénink rozsáhlý soubor dat, jako jsou některé metody, které se spoléhají na počítačové vidění nebo externí senzory, je méně náchylné k chybám, pokud je konfrontováno s neznámým prostředími nebo novými objekty. Díky tomu je systém obzvláště robustní a univerzální.
Širší výzkumná krajina na hmatové senzory v robotice
Základní výzvy a současné řešení
Vývoj robotů s pocitem dotyku představuje výzkum se základními výzvami. Zatímco lidský hmatový systém je extrémně složitý a nuanční, umělé systémy to musí reprodukovat technologickými prostředky. Ken Goldberg, robotik z Kalifornské univerzity v Berkeley, zdůrazňuje složitost tohoto úkolu: „lidský pocit dotyku je neuvěřitelně nuanční a složitý, s rozsáhlou dynamickou oblastí. Zatímco roboti rychle postupují, byl bych překvapen, kdybych viděl taktilní senzory na lidské úrovni v příštích pěti až deseti letech.“
Navzdory těmto výzvám dochází k velkému pokroku ve výzkumu. Například Fraunhofer IFF vyvíjí systémy taktilního senzoru, které umožňují reaktivní uchopení podle modelu lidské ruky a jsou ideální pro manipulaci s křehkou nebo ohybovou deskou. Data senzoru se používají k přizpůsobení rozpoznávání uchopení, komponenty a polohy a také pro monitorování procesů.
Inovativní výzkumné projekty v oblasti hmatové robotiky
Kromě vývoje Amazonu a MIT existují i další důležité výzkumné projekty v oblasti taktilních senzorů robotů:
Institut pro inteligentní systémy Max Planck vyvinul haptický senzor zvaný Insight, který vnímá dotek s vysokou citlivostí. Georg Martius, vedoucí skupiny výzkumné skupiny v institutu, zdůrazňuje výkon senzoru: „Náš senzor ukazuje vynikající výkon díky inovativnímu mechanickému návrhu skořápky, zobrazovacímu systému na míru, automatické sběr dat a díky nejnovějším metodám hlubokého učení“. Senzor je tak citlivý, že může dokonce cítit jeho vlastní orientaci ve vztahu k gravitaci.
Dalším zajímavým projektem je hunsepehysnet, systém, který aktivně provádí sekvenci dynamických interakcí (např. Klouzání a kolizování) a používá hluboký prediktivní model o svých vizuálních pozorováních, aby se naučil hustotu, pixelované reprezentace, které odrážejí fyzikální vlastnosti pozorované objekty. Experimenty v simulaci i v reálném prostředí ukazují, že naučené reprezentace obsahují bohaté fyzické informace a lze je použít přímo pro dekódování vlastností fyzického objektu, jako je tření a hmotnost.
Vhodné pro:
Budoucí vyhlídky na hmatové robotické systémy
Integrace multimodálních senzorových systémů
Budoucnost taktilní robotiky spočívá v integraci různých smyslových modalit. Vědci z práce již učit umělou inteligenci, kombinovat smysly, jako je vidění a dotyk. Pochopením toho, jak tyto různé smyslové modality spolupracují, mohou roboti vyvinout holističtější porozumění jejich okolí.
Tým MIT již plánuje kombinovat vaši metodu pro rozpoznávání objektů s počítačovým vizí, aby vytvořil multimodální senzory, které jsou ještě efektivnější. „Tato práce se nesnaží nahradit počítačové vidění. Obě metody mají své výhody a nevýhody. Ale zde jsme ukázali, že některé z těchto vlastností již můžeme zjistit bez kamery,“ vysvětluje Chen.
Rozšířené oblasti aplikace a budoucí vývoj
Vědci týmu MIT také chtějí zkoumat aplikace se složitějšími robotickými systémy, jako jsou měkké roboty, a složitějšími objekty, včetně kapalin nebo granulárních médií, jako je písek. V dlouhodobém horizontu doufáte, že tuto technologii použijete ke zlepšení učení robotů, které budou budoucí roboty umožnit rychle rozvíjet nové manipulační dovednosti a přizpůsobit se změnám ve vašem prostředí.
Amazon plánuje v nadcházejících letech dále rozvíjet technologii Vulcan a použít ji ve větším měřítku. Integrace Vulcan s 750 000 mobilními roboty společnosti naznačuje komplexní koncepci automatizace, který by mohl zásadně změnit logistický průmysl.
Hmatové učení: Když senzory dávají roboty takt
Vývoj robotů s dotykem, příkladem Amazonova Vulcana a kolegy pro rozpoznávání objektů, představuje rozhodující zlom v robotice. Tyto technologie umožňují robotům přijímat úkoly, které byly dříve vyhrazeny lidem, protože vyžadují citlivost a hmatové porozumění.
Různé přístupy – zaměření Amazonu na specializované senzory a koncept MIT o využití stávajících senzorů pro haptickou inferenci – demonstrují rozmanitost směrů výzkumu v této oblasti. Oba přístupy mají své specifické silné stránky a oblasti uplatnění.
S progresivní integrací taktických dovedností v robotických systémech se otevírají nové příležitosti pro automatizaci složitých úkolů v logistice, výrobě, zdravotní péči a mnoha dalších oblastech. Schopnost robotů nejen vidět jejich okolí, ale také „cítit se“, přináší nám významný krok blíže k budoucnosti, ve které mohou roboti a lidé spolupracovat ještě blíže a intuitivnější.
Vhodné pro:
