СобытияРоботы смогут захватывать неизвестные предметы ориентируясь по ключевым точкам (+Видео)

Робототехнические решения прекрасно справляются с выполнением повторяющихся задач и захватом одних и тех же предметов снова и снова. Однако работать с предметами различной формы и размеров или выполнять неоднотипные действия им все еще сложно.

В связи с этим ученые из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT (CSAIL) разработали новую универсальную систему, которая позволит манипуляторам захватывать и опускать на землю самые разные предметы, в том числе неизвестные им ранее.

Разработка получила название Keypoint Affordance Manipulation (KPAM) и основана на системе ключевых точек, которые манипулятор интерпретирует как координаты. Например, для захвата кружки понадобится три такие координаты: в центре сбоку, на дне и на ручке.

В ходе дальнейших экспериментов ученые смогли добиться успешного захвата манипулятором более 20 различных пар обуви, от тапочек до ботинок. И хотя робот столкнулся с определенными трудностями при захвате туфель на высоких каблуках, манипуляции с нейронной сетью помогли ему справиться с задачей.

Почему же у манипуляторов не получалось справляться с такими задачами ранее? По словам исследователей из CSAIL, ранее при захвате предметов технологические решения как правило оценивали положение и ориентацию предметов на базе алгоритмов, в значительной степени основанных на геометрии. Это накладывало определенные ограничения, особенно при захвате предметов различной формы и попытке деликатного обращения с ними, например, когда требовалось аккуратно опустить их на землю. В целом манипуляторы могли захватить практически любой предмет. Тем не менее они не знали, как обращаться с ним дальше.

«Предоставьте роботу немного больше информации об объекте, например расположение нескольких ключевых точек, и этого будет достаточно, чтобы значительно расширить спектр его возможностей, - отметил Тедрейк. – Система прекрасно работает с современными алгоритмами машинного обучения».

В ходе дальнейшей работы команда ученых собирается усовершенствовать технологию KPAM, чтобы научить роботы выполнению других операций, например извлечению посуды из посудомоечной машины или уборке с кухонных столов. Ожидается что система сможет применяться в промышленных масштабах, например для расширения возможностей манипуляторов, установленных на заводах.

Автор: Мария Котанович: 28.03.2019
Источник: Newatlas