Avaldatud: 20. mail 2025 / Värskendus: 20. mai 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
Twiissüsteem: Motion Capture Technology (MOCAP) revolutsiooniks humanoidrobotite kontrolli: xpert.digital
Teleoperatiivse kogu keha jäljendussüsteem: reaalajas inimese-roboti interaktsioon Me muudame robotitehnoloogiat
Inimliigutused robotitele: keerdussüsteemi potentsiaal
Teadlased on saavutanud olulise läbimurde humanoidrobotite teleoperatsioonisüsteemide väljatöötamisel. Motion Capture Technology abil saavad humanoidrobotid nüüd reaalajas teostada inimlikke liikumisi. See uuendus võimaldab robotite täpset ja intuitiivset kontrolli, mis on oluline samm robotite arendamisel, millel on täielik kehaoskus. Uus süsteem Twist (teleoperatsioon kogu keha jäljendamise süsteem), mis ületab inimese kogu keha liigutused robotile, on eriti tähelepanuväärne ja kuulutab seega inim-roboti interaktsiooni uut ajastut.
Sobib selleks:
Liikumispõhise teleobjektiivi operatsiooni põhitõed
Teleoperatsioon kirjeldab masinate kaugjuhtimist ja on eriti oluline robootika piirkonnas. Telerobotilisi süsteeme kasutatakse siis, kui tööruum on liiga kaugel, liiga väike, liiga suur või liiga ohtlik inimestele. Inimeste (operaatori) ja roboti (teleoperaator) vaheline ruumiline lahutamine võimaldab toiminguid erinevates valdkondades, näiteks minimaalselt invasiivne operatsioon, luure kirjeldus või kosmoserakendused.
Motion Capture Technology (MOCAP) on kaasaegsete teleoperatsioonisüsteemide aluseks. See tehnoloogia võimaldab inimliikumise üksikasjalikke salvestusi ja simulatsioone, mille abil saab digiteerida üksikuid inimesi või terveid inimrühmi. Salvestatud liikumisi töödeldakse arukalt ja neid saab kasutada kehade ja nende liikumiste animatsiooniks.
Kuidas liikumise püüdmistehnoloogia töötab
Liikumise püüdmistehnoloogias tegeletakse päris inimeste kehaliikumisi täpselt ja registreeritakse spetsiaalse ülikonna abil, millel on märgistuspunktid ja optilised süsteemid. Kõigi kehaosade liikumisandmeid kogutakse - mitte ainult käte, käte, jalgade ja jalgade, vaid ka kere, puusade ja pea abil. Seejärel konverteeritakse need põhjalikud andmed käskudeks, kasutades tehisintellekti (AI), mis võivad humanoidroboteid läbi viia.
Keerdussüsteem: läbimurre robotiteleskoopikas
Stanfordi ülikoolis ja Simon Fraseri ülikoolis välja töötatud keerdussüsteem on Humanoid robotitelefonis märkimisväärne edusammud.
"Soovime, et humanoididel oleks kogu keha oskused kui inimestel," selgitab Twist uuringu esimene autor Yanjie Ze. "Kujutage ette näpunäidetu kööki. Inimesed saavad kahe käega asju hoida ja kasutada jalgu takistuste liigutamiseks, näiteks korv maapinnal. Inimesed saavad ka oma keha või küünarnukkide külgedega ukse avada. Soovime, et humanoidid saaksid sama teha otse imiteerimisega."
Keerdtehniline rakendamine
Keenisüsteem sisaldab kolme olulist komponenti:
- Andmete hankimine ja uuesti sihtimine: võrguühenduseta ja veebipõhise uuesti sihtimise abil kohandatakse inimliikumisi robotiga. Seda tehakse 3D -liigeste positsioonide ja orientatsioonide optimeeritud edastamise teel, kusjuures keha orientatsiooni ja jalgade paigutamist kohandatakse ka reaalajas.
- Kontrolleri koolitus simulatsioonis: Twist kasutab kaheastmelist lähenemisviisi koos õpetaja õpilase metoodikaga:
- Õpetaja kontrolleril on privilegeeritud juurdepääs tulevastele viiteliikumistele, mis võimaldab sellel kavandada sujuvaid liigutusi.
- Õpilase kontrollerit koolitatakse tugevdusõppe (RL) ja käitumise kloonimise (BC) kombinatsiooni abil ning pääseb juurde ainult praeguse liikumisteabega.
- Kogu keha kontroller: koolitatud kontroller võimaldab robotil kasutada kogu vabadusastmeid, samal ajal kui tasakaal hoitakse samal ajal. Selle tulemuseks on loomulikumad ja inimlikumad liikumised.
Unrere'i humanoidse G1 robotiga testides leidsid teadlased, et kogu keha liikumiste registreerimisest piisab ja nende täpselt roboti liigestesse üle kanda, tagades erinevate jäsemete liikumise.
Sobib selleks:
Väljakutsed humanoiditelefoto operatsioonides
Humanoidrobotite teleoperatsioonisüsteemide väljatöötamine pakub teadlastele mitmeid keerulisi väljakutseid:
Silla teostusega lõhe
Keskne väljakutse on „teostusala lõhe” sidumine-inimeste ja robotite anatoomilised erinevused. Kuna robotitel on muid proportsioone, ühiseid konfiguratsioone ja füüsilisi omadusi kui inimestel, pole inimeste liikumiste otsene ülekandmine lihtsalt võimalik.
Tasakaalu ja kogu keha koordineerimine
Humanoidse keha jälgimine ei nõua mitte ainult üksikute liigeste täpset kontrolli, vaid ka tasakaalu dünaamilist säilitamist keerukate liikumiste ajal. Tavalistes telefonioperatsioonisüsteemides on fookus sageli ainult isoleeritud liikumistele nagu liikumine või manipuleerimine, samas kui Twist võimaldab koordineeritud kogu keha liigutusi.
Latentsus ja sensoorne tagasiside
Teleoperatsioonisüsteemid peavad üle saama sellised probleemid nagu latentsus (ajaviivitus) ja sensoorse tagasiside piirangud. Need tegurid võivad mõjutada inimtegevuse sünkroonimist robotlike reaktsioonidega.
Motion hõivamise telefoniidi mitmekesised rakendused
Humanoidrobotite liikumisvõistluspõhine teleoperatsioon avab arvukalt võimalikke kasutusviise:
Ohtlikud olukorrad ja päästeoperatsioonid
Ohtlikes keskkondades saab inimeste asemel kasutada teleoperatiivseid roboteid, näiteks lõhkeainete halvustamisel (EOD - lõhkeainete lamnance'i kõrvaldamine). Aastatel 2015–2020 toimus ainuüksi Ühendkuningriigis umbes 2000 EOD -operatsiooni, mis illustreerib vajadust ohutute alternatiivide järele.
Keerulised manipuleerimise ülesanded
Humanoidrobotid saavad teleoperatsiooni kaudu teha keerulisi manipuleerimisülesandeid, näiteks struktureerimata keskkonnas, näiteks köögid või töötoad. Võimalus kasutada kogu keha, sealhulgas käed, käed, jalad ja jalad koordineeritud, pakub siin olulisi eeliseid.
Sotsiaalne robootika ja ekspressiivsus
Humanoidsete sotsiaalsete robotite jaoks on oluline väljendada väljenduslikke liikumisi. OCRA süsteem, mis on välja töötatud MPI-s (optimeerimisel põhinev kohandatav returseeriva algoritm) võimaldab reaalajas liikumispilte erinevate kinemaatiliste ahelate vahel, mis viib intuitiivsete ja inimlike liikumisteni.
Alternatiivsed lähenemisviisid ja erinevate süsteemide võrdlus
Lisaks keerdkäigule on liikumise jäädvustamispõhise teleoperatsiooni jaoks veel mitmeid lähenemisviise:
IMU-põhised süsteemid
Mõned teadlased kasutavad IMU-põhiseid (inertsiaalseid mõõtmisüksuseid) liikumissüsteeme, mis on kaasaskantavad ja odavamad kui optilised süsteemid. Seda tehnoloogiat kasutatakse näiteks locoga manipuleerimise ülesannete telefonil, milles liikumine ja manipuleerimine ühendatakse.
Neuronaalvõrgupõhised lähenemisviisid
Alternatiivses lähenemisviisis kasutab närvivõrke, et õppida ülesannet liikumiskostüümi andurite andmete ja roboti polsterduse nurgapositsioonide vahel. See meetod ei nõua roboti varasemat analüütilist ega matemaatilist mudelit ja seetõttu saab seda kasutada erinevatele inimese-roboti sidumisele.
Konkreetsete kehaosade süsteemid
Lisaks kogu keha teleobjektiivide opsüsteemidele on ka spetsiaalsed süsteemid, mis keskenduvad teatud kehaosadele, näiteks kahe käeliikumise salvestamine. Need süsteemid mängivad olulist rolli biooniliste bimanuaalsete robotite täpses kontrollimisel peenikeste manipuleerimise ülesannete täitmiseks.
Sobib selleks:
Hiljutised edusammud ja tulevikuväljavaated
Humanoidrobotite teleoperatsioonisüsteemide arendamine edeneb kiiresti. Lisaks Twist'ile esitasid teadlased hiljuti veel uuenduslikke süsteeme:
H2O: inimene kuni humanoid
H2O süsteem võimaldab RGB-kaameraga ainult reaalajas teleobjekti. See kasutab RL-põhist kaadrit ja „SIM-andmete” protsessi, et filtreerida ja valida humanoidrobotite jaoks sobivad liigutused.
AR-toetatud telefonioperatsioon
Teadlased uurivad ka seda, kuidas liitreaalsus (AR) saab toetada MOCAP-põhiseid telefonisid. Visualiseerides lisaks roboti käele ka inimvarre virtuaalset viidet, saavad kasutajad liikumispiltidest paremini aru.
Ki ja liikumise jäädvustamine: inim-roboti interaktsiooni tulevik
Humanoidrobotite liikumisvõistluspõhine teleoperatsioon on viimastel aastatel märkimisväärselt arenenud. Sellised süsteemid nagu Twist tähistavad olulist edu, võimaldades robotil reaalajas teostada inimese -sarnaseid täisealisi liikumisi.
Liikumise püüdmistehnoloogia ja arenenud AI-meetodite, näiteks tugevdusõppe ja käitumise kloonimise kombinatsioon, kombinatsioon avab uusi võimalusi inim-roboti suhtlemiseks. Humanoidrobotid saavad nüüd mitte ainult isoleeritud liikumisi teha, vaid ka koordineerida täisharjutusi, mis võimaldavad kõrgemat oskust ja väljendust.
Tulevikus võiksid need tehnoloogiad märkimisväärselt laiendada humanoidrobotite kasutamist ohtlikes keskkondades, keerukate manipuleerimise ülesannete ja sotsiaalse kontekstiga. Teleoperatsioonisüsteemide täpsuse, vastupidavuse ja kasutaja sõbralikkuse pidev parandamine aitab veelgi vähendada lõhet inimeste võimete ja robotite täitmise vahel.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.
