Megjelent: 2025. május 8. / Frissítés: 2025. május 9. - Szerző: Konrad Wolfenstein
Tapintható robotika: robot az érzéssel: A vulkán új generációja és a haptikus objektumfelismerés-képek együttes kutatása: xpert.digital
MIT rendszer az objektumfelismeréshez speciális érzékelők és a Vulcan Robot nélkül az Amazon -tól
Haptikus észlelés a gépekről: Új szabványok az objektumfelismerésben
A robotika területén a tapintható érzékelő és az azonosító rendszerek fejlesztése határozott előrelépést jelent, amely először lehetővé teszi a gépek számára, hogy nemcsak a környezetüket, hanem az „érzetet” is látják. Ezt a fejleményt példázzák az Amazon új Vulcan Robotja és a MIL innovatív objektumdetektáló rendszere. Mindkét technológia jelentősen kibővíti a robotok lehetséges felhasználását, és lehetővé teszi azokat a feladatokat, amelyeket korábban kizárólag az emberek kezeltek természetes haptikus észlelésükkel.
Alkalmas:
A Vulcan Robot az Amazon -tól: áttörés a tapintható robot fogantyú területén
Működő és technológiai alapok
Az Amazon által kifejlesztett vulcan robot jelentős technológiai fejlődést képvisel a fizikai mesterséges intelligencia területén. Az Amazon maga a fejleményt „áttörés a robotikában és a fizikai AI -ben”. A rendszer két fő alkatrészből áll: „Stow”, hogy tároljon és „válasszon” az objektumok eltávolításához. Kiemelkedő minősége az a képesség, hogy érzékelje környezetét tapintható.
A Vulcans tapintható készségek technológiai alapja olyan speciális hatalmi-tork érzékelőket képez, amelyek jégkorong-korongnak tűnnek, és lehetővé teszik a robot számára, hogy "érezze" azt az erőt, amellyel megragadhat egy objektumot anélkül, hogy megsérülne. Adam Parness, az Amazon Robotics AI igazgatója hangsúlyozza ennek a megközelítésnek az egyediségét: „A Vulcan nem az első robotunk, amely tárgyakat mozgathat. De az érintés érzésével - megérteni, hogy megérti, hogy mikor és hogyan érintkezik egy objektummal - új lehetőségeket nyit meg a munkavállalási folyamatok és a létesítmények optimalizálására”.
A tárgyak polcokon való rendezése érdekében a Vulcan olyan szerszámot használ, amely hasonló egy olyan vonalzóhoz, amelyet egy haj sima vashoz ragasztanak. Ezzel az „vonalzóval” más tárgyakat tolja el, hogy helyet biztosítson az új cikkekhez. A megragadó karok az objektum méretétől és alakjától függően adaptálják a fogantyú vastagságát, míg az integrált szállítószalagok az objektumot a tartályba nyomják. A tárgyak kiszabadításához a Vulcan szívófogót használ egy kamerarendszerrel kombinálva.
Az alkalmazás és a teljesítmény jelenlegi területei
A Vulcan Robotot jelenleg két Amazon logisztikai központban tesztelik: Winsenben, Hamburg (Németország) és a Washingtonban (USA) Spokane -ban. Washingtonban hat Stow-Vulcan robot aktív, amelyek már sikeresen tároltak félmillió cikket. Két pick-vulcán dolgozik Winsenben, akik már 50 000 megrendelést kezeltek.
A rendszer teljesítménye figyelemre méltó: a Vulcan jelenleg az Amazon által kínált termékek millióinak kb. 75 % -át képes kezelni. A legkisebb objektumméret, amelyet a robot manipulálhat, rúzsnak vagy USB -botnak felel meg. Különösen lenyűgöző a robot azon képessége, hogy valós időben azonosítsa a tárgyakat, mivel „lehetetlen neki megjegyezni az elemek összes sajátosságát”, amint azt Parness magyarázza.
Jövőbeli tervek és integráció a logisztikai láncba
Az Amazon azt tervezi, hogy jelentősen növeli a vulcan robotok számát az elkövetkező néhány évben. Ebben az évben a vulkánok számát Winsenben 60 -ra és Washingtonban 50 darabra kell növelni. Hosszú távon a robotok használata a logisztikai központokban Európában és az Egyesült Államokban.
Az Amazon stratégia fontos szempontja az ember és a gép együttélése. A vállalat „főterve” előírja, hogy az emberek és a gépek párhuzamosan működjenek egymás mellett. Mindenekelőtt a robotoknak át kell venniük a polcon lévő termékeket, amelyeket az ember nem ér el létrán, vagy akinek túl sokat kell hajolnia. Ennek magasabb általános hatékonysághoz kell vezetnie, és ugyanakkor csökkentenie kell az emberi alkalmazottak munkaterhelését.
Az objektumfelismerés MIT rendszere kezelés útján: Intelligens „érzés” speciális érzékelők nélkül
Innovatív megközelítés az objektumfelismeréshez
Az Amazon Vulcanjával párhuzamosan az MIT kutatói, az Amazon Robotics és a British Columbia Egyetemen, kifejlesztettek egy olyan rendszert, amely más megközelítést követi a robotok haptikus képességeinek biztosítása érdekében. Ez a technológia lehetővé teszi a robotok számára, hogy felismerjék egy objektum olyan tulajdonságait, mint a súly, a lágyság vagy a tartalom, egyszerűen felveszik és könnyen megrázják - mint az emberek, amikor ismeretlen objektumokkal foglalkoznak.
Ebben a megközelítésben az a különleges dolog, hogy nincs szükség speciális tapintható érzékelőkre. Ehelyett a rendszer a legtöbb robotban már létező ízületi kódot használja - érzékelők, amelyek rögzítik az ízületek forgási helyzetét és sebességét a mozgás során. Peter Yichen Chen, a MIT-Postdoc és a kutatási munka fő szerzője elmagyarázza a projekt mögött álló jövőképet: „Az álmom az lenne, hogy robotokat küldjünk a világba, hogy megérintsék és mozgatják a dolgokat, és függetlenül megtudják, hogy mivel kapcsolatba lépnek”.
Technikai működési és szimulációs modellek
A MIT rendszer magja két szimulációs modellből áll: az egyik, amely szimulálja a robotot és annak mozgását, és egy, amely reprodukálja az objektum dinamikáját. Chao Liu, egy másik MIT-Postdoc, hangsúlyozza ezen digitális ikrek fontosságát: "A valós világ pontos digitális másolata valóban fontos a módszerünk sikeréhez".
A rendszer egy „megkülönböztethető szimuláció” nevű technológiát használ, amely lehetővé teszi az algoritmus számára, hogy megjósolja, hogy egy objektum tulajdonságai, például a tömeg vagy a lágyság, hogyan befolyásolják a robotízületek véghelyzetét. Amint a szimuláció megegyezik a robot tényleges mozgásával, a rendszer azonosította az objektum helyes tulajdonságait.
Ennek a módszernek a döntő előnye, hogy hatékonysága: az algoritmus másodpercen belül elvégezheti a számításokat, és csak a robot valódi mozgási pályáját igényli. Ez a rendszert különösen olcsó és praktikussá teszi a valódi alkalmazásokhoz.
Alkalmazási potenciál és előnyök
A kifejlesztett technológia különösen hasznos lehet azoknál az alkalmazásokban, amelyekben a kamerák kevésbé hatékonyak, például amikor tárgyak sötét alagsorban válogatnak, vagy amikor a romok egy részlegesen összeomlott épületben egy földrengés után összeomlott épületben vannak.
Mivel az algoritmusnak nincs szüksége kiterjedt adatkészletre az edzéshez, például néhány módszer, amelyek a számítógépes látáson vagy a külső érzékelőkön támaszkodnak, kevésbé érzékenyek a hibákra, ha ismeretlen környezetekkel vagy új objektumokkal szembesül. Ez a rendszert különösen robusztus és sokoldalúvá teszi.
A tágabb kutatási táj a tapintható érzékelőkhöz a robotikában
Alapvető kihívások és aktuális megoldások
A robotok fejlődése az érzéses érintéssel alapvető kihívásokkal jár. Noha az emberi tapintható rendszer rendkívül összetett és árnyalt, a mesterséges rendszereknek ezt technológiai eszközökkel kell reprodukálni. Ken Goldberg, a Berkeley -i Kaliforniai Egyetem robotja hangsúlyozza ennek a feladatnak a bonyolultságát: „Az emberi érintés érzése hihetetlenül árnyalt és összetett, kiterjedt dinamikus területével. Míg a robotok gyorsan haladnak, meglepődnék, ha az elkövetkező öt -tíz évben emberi szinten tapintható érzékelőket látnék.”
E kihívások ellenére a kutatásban jelentős előrelépés történik. Például a Fraunhofer IFF olyan tapintható érzékelő rendszereket fejleszt, amelyek lehetővé teszik a reaktív megértést az emberi kéz modellje szerint, és ideálisak a törékeny vagy hajlító lapok kezelésére. Az érzékelő adatait a megfogás, az alkatrész és a helyfelismerés, valamint a folyamatfigyelés adaptálására használják.
Innovatív kutatási projektek a tapintható robotika területén
Az Amazon és a MIT fejleményein kívül vannak más fontos kutatási projektek is a tapintható robotérzékelők területén:
A Max Planck Intelligens Rendszerek Intézete kifejlesztett egy Insight nevű haptikus érzékelőt, amely nagy érzékenységgel érzékeli az érintést. Georg Martius, az Intézet kutatócsoport vezetője hangsúlyozza az érzékelő teljesítményét: „Az érzékelőnk kiváló teljesítményt mutat a héj innovatív mechanikai kialakításának, a testreszabott képalkotó rendszernek, az automatikus adatgyűjtésnek és a legújabb mély tanulási módszereknek köszönhetően". Az érzékelő annyira érzékeny, hogy még a gravitációhoz viszonyítva is érezheti saját orientációját.
Egy másik érdekes projekt a DensepehysNet, egy olyan rendszer, amely aktívan elvégzi a dinamikus interakciók sorozatát (például csúszás és ütközés), és mély prediktív modellt használ a vizuális megfigyeléseiről a sűrűség megtanulására, pixelált reprezentációk, amelyek tükrözik a megfigyelt fizikai tulajdonságokat. A szimuláció és a valós környezetben végzett kísérletek azt mutatják, hogy a megtanult reprezentációk gazdag fizikai információkat tartalmaznak, és közvetlenül felhasználhatók a fizikai tárgy tulajdonságainak, például a súrlódás és a tömeg dekódolásához.
Alkalmas:
A tapintható robotrendszerek jövőbeli kilátásai
Multimodális érzékelő rendszerek integrálása
A tapintható robotika jövője a különféle szenzoros módszerek integrációjában rejlik. A munka kutatói már a mesterséges intelligencia tanítására, az olyan érzékek kombinálására, mint a látás és az érintés. Annak megértésével, hogy ezek a különféle szenzoros modalitások hogyan működnek együtt, a robotok holisztikusabb megértést fejleszthetnek a környezetükről.
A MIT -csapat már azt tervezi, hogy az objektumfelismerés és a számítógépes látás módszerét kombinálja annak érdekében, hogy multimodális érzékelőket hozzon létre, amelyek még hatékonyabbak. "Ez a munka nem próbálja kicserélni a számítógépes látást. Mindkét módszernek megvannak az előnyei és a hátrányai. De itt megmutattuk, hogy ezek közül a tulajdonságok közül néhányat már megtudhatunk kamera nélkül" - magyarázza Chen.
Az alkalmazás és a jövőbeli fejlemények hosszabb területei
A MIT -csapat kutatói olyan összetettebb robotrendszerekkel, mint például puha robotokkal és bonyolultabb tárgyakkal is kutatni akarnak alkalmazásokat, beleértve a sima folyadékokat vagy a szemcsés közegeket, például a homokot. Hosszú távon reméli, hogy ezt a technológiát arra használja, hogy javítsa a robot megtanulását, hogy lehetővé tegye a jövőbeli robotok gyors fejlesztését az új manipulációs készségek és a környezet változásainak alkalmazkodásához.
Az Amazon azt tervezi, hogy a következő években tovább fejleszti a vulkáni technológiát, és nagyobb léptékre használja. A Vulcan integrációja a vállalat 750 000 mobil robotjával egy átfogó automatizálási koncepciót jelez, amely alapvetően megváltoztathatja a logisztikai ipart.
Tapintható tanulás: Amikor az érzékelők tapintatot adnak a robotoknak
Az Amazon Vulcan és az objektumfelismerés társának rendszerének példája az érintéses érzékeléssel rendelkező robotok fejlesztése, amely a robotika döntő fordulópontját jelzi. Ezek a technológiák lehetővé teszik a robotok számára, hogy olyan feladatokat vállaljanak, amelyeket korábban az emberek számára fenntartottak, mivel érzékenységre és tapintható megértésre van szükségük.
A különböző megközelítések-Amazon a speciális érzékelőkre összpontosít, és a meglévő érzékelők felhasználásának együttes fogalma a haptikus következtetésekhez, bemutatja a kutatási irányok sokféleségét ezen a területen. Mindkét megközelítésnek vannak sajátos erősségei és alkalmazási területei.
A taktikai készségek fokozatos integrációjával a robotrendszerekbe az új lehetőségek a logisztika, a termelés, az egészségügy és sok más terület komplex feladatainak automatizálására. A robotok képessége nemcsak a környezetük látására, hanem a „érzésre” is jelentős lépést hoz nekünk egy olyan jövőhöz, amelyben a robotok és az emberek még közelebb és intuitívabbak tudnak együtt dolgozni.
Alkalmas:
