Објављено: 8. маја 2025. / Ажурирано: 9. маја 2025. – Аутор: Konrad Wolfenstein
Тактилна роботика: Роботи са осећајем додира: Нова генерација истраживања Вулкана и МИТ-а о хаптичком препознавању објеката – Слика: Xpert.Digital
МИТ-ов систем за препознавање објеката без посебних сензора и Амазонов Вулкан робот
Хаптичка перцепција за машине: Постављање нових стандарда у препознавању објеката
У области роботике, развој тактилних сензора и система за препознавање означава кључни напредак, омогућавајући машинама по први пут не само да виде своју околину већ и да је „осете“. Овај развој је илустрован новим роботом Вулкан компаније Амазон и иновативним системом за препознавање објеката МИТ-а. Обе технологије значајно проширују примену робота и омогућавају задатке које су људи раније могли да обављају само својом природном хаптичком перцепцијом.
У вези са овим:
Амазонов робот Вулкан: Пробој у области тактилног хватања робота
Функционални и технолошки темељи
Робот Вулкан, кога је развио Амазон, представља значајан технолошки напредак у области физичке вештачке интелигенције. Сам Амазон описује овај развој као „продор у роботици и физичкој вештачкој интелигенцији“. Систем се састоји од две главне компоненте: „Складиштење“ за складиштење предмета и „Бирање“ за њихово преузимање. Његова изузетна карактеристика је способност да тактилно перципира своје окружење.
Технолошка основа за Вулканове тактилне способности састоји се од посебних сензора силе и обртног момента, обликованих попут хокејашког пака, који омогућавају роботу да „осети“ колико силе може да примени да би ухватио предмет, а да га не оштети. Адам Парнес, директор роботике вештачке интелигенције у Амазону, истиче јединственост овог приступа: „Вулкан није наш први робот који може да помера предмете. Али својим чулом додира – способношћу да разуме када и како долази у контакт са предметом – отвара нове могућности за оптимизацију радних процеса и објеката.“.
Да би сортирао предмете на полице, Вулкан користи алат који подсећа на лењир причвршћен за пресу за косу. Овим „лењиром“ он помера друге предмете у страну како би направио места за нове. Хватаљке подешавају јачину хватања у зависности од величине и облика предмета, док интегрисане транспортне траке померају предмет у контејнер. Да би преузео предмете, Вулкан користи усисну хватаљку у комбинацији са системом камера.
Тренутне области примене и перформанси
Робот Вулкан се тренутно тестира у два логистичка центра компаније Амазон: у Винзену близу Хамбурга (Немачка) и у Спокану, Вашингтон (САД). У Вашингтону је у функцији шест робота Стоу Вулкан који су већ успешно складиштили пола милиона артикала. У Винзену раде два робота Пик Вулкан који су већ обрадили 50.000 поруџбина.
Могућности система су изванредне: Вулкан тренутно може да обради приближно 75 процената од милиона производа које нуди Амазон. Најмањи предмет који робот може да манипулише је отприлике величине кармина или УСБ стика. Посебно је импресивна способност робота да идентификује предмете у реалном времену, јер би му било „немогуће да зна све специфичности предмета напамет“, како објашњава Парнес.
Будући планови и интеграција у логистички ланац
Амазон планира да значајно повећа број робота Вулкан у наредним годинама. Ове године се очекује да ће број робота Вулкан у Винсену порасти на 60, а у Вашингтону на 50. Дугорочни план је распоређивање робота у логистичким центрима широм Европе и САД.
Кључни аспект Амазонове стратегије је коегзистенција људи и машина. „Главни план“ компаније предвиђа да људи и машине раде један поред другог. Роботи су првенствено намењени за руковање производима на полицама до којих људи не могу да дођу без мердевина или који би захтевали прекомерно савијање. Очекује се да ће ово довести до веће укупне ефикасности, а истовремено смањити оптерећење за људске запослене.
МИТ-ов систем за детекцију објеката путем руковања: Интелигентно „сензорисање“ без посебних сензора
Иновативни приступ препознавању објеката
Паралелно са Амазоновим Вулканом, истраживачи са МИТ-а, Амазон Роботикс и Универзитета Британске Колумбије развили су систем који користи другачији приступ давању роботима хаптичких способности. Ова технологија омогућава роботима да препознају својства објекта, као што су тежина, мекоћа или садржај, једноставним подизањем и нежним протресањем - слично као што људи раде када рукују непознатим предметима.
Оно што је посебно код овог приступа јесте то што нису потребни посебни тактилни сензори. Уместо тога, систем користи енкодере зглобова који су већ присутни у већини робота – сензоре који детектују ротациони положај и брзину зглобова током кретања. Питер Јичен Чен, постдокторант МИТ-а и главни аутор истраживачког рада, објашњава визију која стоји иза пројекта: „Мој сан би био да пошаљем роботе у свет како би могли да додирују и померају ствари и самостално откривају својства свега са чиме интерагују.“.
Техничка функционалност и симулациони модели
Језгро МИТ система чине два симулациона модела: један који симулира робота и његове покрете, и други који реплицира динамику објекта. Чао Лиу, још један постдокторант МИТ-а, наглашава важност ових дигиталних близанаца: „Тачна дигитална реплика стварног света је заиста важна за успех наше методе.“.
Систем користи технику названу „диференцијабилна симулација“, која омогућава алгоритму да предвиди како ће мале промене у својствима објекта, као што су маса или мекоћа, утицати на коначни положај зглобова робота. Када се симулација поклопи са стварним покретима робота, систем је идентификовао исправна својства објекта.
Кључна предност ове методе је њена ефикасност: алгоритам може да изврши прорачуне у року од неколико секунди и потребна му је само путања кретања робота у стварном свету да би функционисао. Ово чини систем посебно исплативим и практичним за примене у стварном свету.
Потенцијал и користи примене
Развијена технологија би могла бити посебно корисна у применама где су камере мање ефикасне, као што је сортирање предмета у мрачном подруму или чишћење отпадака у делимично срушеној згради након земљотреса.
Пошто алгоритам не захтева велики скуп података за обуку, за разлику од неких метода које се ослањају на рачунарски вид или екстерне сензоре, мање је склон грешкама када се суочи са непознатим окружењима или новим објектима. Ово чини систем посебно робусним и свестраним.
Шири истраживачки пејзаж тактилних сензора у роботици
Основни изазови и тренутна решења
Развој робота са осећајем додира представља истраживачима фундаменталне изазове. Док је људски тактилни систем изузетно сложен и нијансиран, вештачки системи морају да га реплицирају користећи технолошка средства. Кен Голдберг, роботичар са Универзитета Калифорније у Берклију, наглашава сложеност овог задатка: „Људско чуло додира је невероватно нијансирано и сложено, са огромним динамичким опсегом. Иако роботи брзо напредују, био бих изненађен када бих видео тактилне сензоре на људском нивоу у наредних пет до десет година.“.
Упркос овим изазовима, постиже се значајан напредак у истраживању. На пример, Фраунхоферов међународни институт за хуманитарне науке (IFF) развија тактилне сензорске системе који омогућавају реактивно хватање, опонашајући људску руку, и идеални су за руковање крхким или флексибилним предметима. Подаци сензора се користе за адаптацију хватаљке, препознавање компоненти и положаја и праћење процеса.
Иновативни истраживачки пројекти у области тактилне роботике
Поред развоја које су спровели Амазон и МИТ, постоје и други значајни истраживачки пројекти у области тактилних роботских сензора:
Институт Макс Планк за интелигентне системе развио је хаптички сензор под називом Инсајт који детектује додир са високом осетљивошћу. Георг Марцијус, шеф истраживачке групе у институту, истиче перформансе сензора: „Наш сензор показује изванредне перформансе захваљујући иновативном механичком дизајну кућишта, посебно дизајнираном систему за снимање унутра, аутоматском прикупљању података и најсавременијим методама дубоког учења.“ Сензор је толико осетљив да чак може да детектује сопствену оријентацију у односу на гравитацију.
Још један занимљив пројекат је DensePhysNet, систем који активно извршава низ динамичких интеракција (нпр. клизање и сударање) и користи дубоки предиктивни модел преко својих визуелних посматрања како би научио густе, пикселно-посебне репрезентације које одражавају физичка својства посматраних објеката. Експерименти у симулацији и у стварним окружењима показују да научене репрезентације садрже богате физичке информације и могу се директно користити за декодирање својстава физичких објеката као што су трење и маса.
У вези са овим:
Будући изгледи за тактилне роботске системе
Интеграција мултимодалних сензорских система
Будућност тактилне роботике лежи у интеграцији различитих сензорних модалитета. Истраживачи на МИТ-у већ раде на подучавању вештачке интелигенције да комбинује чула попут вида и додира. Разумевањем како ови различити сензорни модалитети међусобно делују, роботи могу развити холистичкије разумевање свог окружења.
Тим МИТ-а већ планира да комбинује своју методу детекције објеката са рачунарским видом како би створио мултимодални сензорски систем који је још моћнији. „Овај рад не покушава да замени рачунарски вид. Обе методе имају своје предности и мане. Али овде смо показали да већ можемо да откријемо нека од ових својстава чак и без камере“, објашњава Чен.
Проширена подручја примене и будући развој
Истраживачи МИТ тима такође желе да истраже примене са сложенијим роботским системима, као што су меки роботи, и сложенијим објектима, укључујући прскање течности или грануларне медије попут песка. Дугорочно гледано, надају се да ће користити ову технику за побољшање учења робота, омогућавајући будућим роботима да брзо развију нове вештине манипулације и прилагоде се променама у свом окружењу.
Амазон планира да даље развија и примењује Вулкан технологију у већем обиму у наредним годинама. Интеграција Вулкана са постојећом флотом компаније од 750.000 мобилних робота сугерише свеобухватни концепт аутоматизације који би могао фундаментално да трансформише логистичку индустрију.
Тактилно учење: Када сензори дају роботима осећај додира
Развој робота са осећајем додира, као што су Амазонов Вулкан и МИТ-ов систем за препознавање објеката, означава кључну прекретницу у роботици. Ове технологије омогућавају роботима да преузму задатке који су раније били искључива домена људи, јер захтевају фине моторичке вештине и тактилно разумевање.
Различити приступи – Амазонов фокус на специјализоване сензоре и МИТ-ов концепт коришћења постојећих сензора за хаптичку инференцију – показују разноликост истраживачких праваца у овој области. Оба приступа имају своје специфичне предности и области примене.
Са све већом интеграцијом тактилних могућности у роботске системе, отварају се нове могућности за аутоматизацију сложених задатака у логистици, производњи, здравству и многим другим областима. Способност робота не само да виде већ и да „осећају“ своје окружење доводи нас значајан корак ближе будућности у којој роботи и људи могу још ближе и интуитивније сарађивати.
У вези са овим:
