Успіх у складних маніпуляціях. Робот із людськими руками навчився автономно чистити яблуко

Про це пише видання Interesting Engineering.

Компанія заявила, що це наближає машини до рівня людської спритності. Робот використовує нову систему MoDE-VLA, яка поєднує зір, мову, дотик і датчики сили для виконання складних рухів. Людина задає лише загальні команди, а координацію бере на себе штучний інтелект. Такий підхід, за словами розробників, може допомогти роботам безпечно виконувати делікатні завдання вдома й на роботі.

Читайте также: Аналіз системних похибок. Нейробіологи виявили у бджіл власну навігаційну індивідуальність

У грудні Sharpa почала масове виробництво своєї роботизованої кисті SharpaWave з 22 ступенями свободи, яка, як стверджується, наближається до людського рівня керування й маніпуляцій.

Моделі Vision-Language-Action раніше дозволили роботам виконувати прості побутові дії, наприклад сортувати білизну або піднімати предмети, але зазвичай це були лише базові операції. Чистити яблуко складніше: потрібно точно координувати рухи, контролювати силу й постійно коригувати положення предмета в руці. У компанії зазначають, що таке завдання охоплює 63 ступені свободи та потребує поєднання різних сенсорних даних.

Розробники запропонували двокомпонентну систему IMCopilot і MoDE-VLA. IMCopilot містить набір мікронавичок, навчених методом підкріплення, які допомагають виконувати дрібні рухи пальців. Під час навчання людина керує загальними рухами руки, а система відповідає за тонкі маніпуляції, наприклад обертання яблука. Під час роботи ці навички викликаються автоматично, коли потрібна точність.

MoDE-VLA обробляє різні сенсорні сигнали окремими спеціалізованими модулями й активує їх залежно від ситуації. Це дозволяє роботу точніше реагувати на контакт, ковзання чи опір і коригувати дії в реальному часі.

Читайте также: Віцепрезидент США Венс заявив, що одержимий темою НЛО, й назвав інопланетян «демонами»

Систему протестували на чотирьох завданнях: складання механізмів, підключення зарядного пристрою, перестановка трубок і очищення яблука. У всіх випадках зафіксовано покращення результатів. У найскладнішому тесті робот виконав повторювані цикли зрізання та обертання, досягнувши 73% очищення.

Також система показала високу точність у завданні з підключенням зарядного пристрою, де потрібна міліметрова точність. Використання спеціалізованих датчиків сили допомогло впоратися там, де моделі, що покладаються лише на зір, зазвичай помиляються.

Розробники пояснили, що передача складних швидких рухів пальців спеціалізованим«копілотам» і використання експертних модулів для аналізу дотику відкриває шлях до роботів, здатних виконувати тонку домашню роботу та промислове складання з рівнем спритності, подібним до людського.

Читайте также: Тепер все простіше. США використали ШІ для прискорення ліцензування ядерних реакторів