Двойной

Брианна Весслинг | 24 августа 2023 г.

Исследователи из Бристольской лаборатории робототехники Бристольского университета разработали систему Bi-Touch, которая позволяет роботам выполнять ручные задачи, распознавая, что делать, от цифрового помощника. Система может помочь бимануальному роботу демонстрировать тактильную чувствительность, близкую к ловкости человеческого уровня, используя искусственный интеллект для информирования о своих действиях.

Исследовательская группа разработала тактильную роботизированную систему с двумя руками, которая обучает двуручным навыкам посредством глубокого обучения с подкреплением (Deep-RL). Этот вид обучения предназначен для того, чтобы научить роботов что-то делать, позволяя им учиться методом проб и ошибок, подобно дрессировке собаки с помощью поощрений и наказаний.

Команда начала свое исследование с создания виртуального мира, содержащего две роботизированные руки, оснащенные тактильными датчиками. Затем они разработали функции вознаграждения и механизм обновления целей, которые могли бы побудить роботов-агентов научиться выполнять бимануальные задачи. Затем они разработали реальную тактильную роботизированную систему с двумя руками для нанесения агента.

«Благодаря нашей системе Bi-Touch мы можем за пару часов легко обучить агентов ИИ в виртуальном мире выполнять бимануальные задачи, [адаптированные] к прикосновению. И что еще более важно, мы можем напрямую применять этих агентов из виртуального мира в реальный мир без дальнейшего обучения», — сказал ведущий автор Ицзюн Линь с инженерного факультета Бристольского университета. «Тактильный бимануальный агент может решать задачи даже в условиях неожиданных возмущений и мягко манипулировать деликатными объектами».

Например, при роботизированных манипуляциях робот учится принимать решения, пытаясь выполнять различные действия для достижения поставленных задач, например поднимать предметы, не роняя и не ломая их. Когда робот добивается успеха, он получает приз, когда терпит неудачу, он учится, чего не следует делать.

Со временем он находит лучшие способы захватить вещи, используя эти награды и наказания. Во время этого обучения агент ИИ слеп по зрению и полагается только на тактильную обратную связь и проприоцептивную обратную связь, которая представляет собой способность тела ощущать движение, действие и местоположение.

«Наша система Bi-Touch демонстрирует многообещающий подход с доступным программным и аппаратным обеспечением для обучения бимануальному [поведению] с помощью прикосновения в симуляции, который может быть непосредственно применен к реальному миру», — сказал соавтор профессор Натан Лепора. «Наша разработанная тактильная симуляция робота с двумя руками позволяет проводить дальнейшие исследования более различных задач, поскольку код будет открытым, что идеально подходит для разработки других последующих задач».

Используя этот метод, исследователи смогли успешно позволить двуручному роботу безопасно поднимать такие хрупкие предметы, как одиночный чип Pringle. Эта разработка может быть полезна в таких отраслях, как сбор фруктов и домашнее обслуживание, и, в конечном итоге, для воссоздания прикосновения в протезах.

Исследование команды было опубликовано в журнале IEEE Robotics and Automation Letters.