RusNext.ru

Вы здесь

Будущее всё ближе: опубликовано видео, как робот помогает одеваться человеку

Будущее всё ближе: опубликовано видео, как робот помогает одеваться человеку | Продолжение проекта «Русская Весна»

Инженеры создали алгоритм для роботов, который позволяет машинам надевать на человека рукав одежды, не причиняя ему дискомфорт. Программа отслеживает силу, с которой рукав давит на руку человека и соответственно подстраивает движения робота.

При этом система может эффективно обучаться не только на реальных людях, но и с помощью компьютерной симуляции, рассказывают авторы в статье, которая будет представлена на конференции ICRA 2018.

Инженеры создают роботов не только для военных и промышленных целей, но и для непосредственного взаимодействия с людьми, причем больше всего в таких разработках нуждаются люди с ограниченными возможностями, которым робот мог бы заменить помощника-человека.

Как правило, такие роботы предназначены для того, чтобы приносить бытовые предметы людям, испытывающим проблемы с ходьбой по дому или больничной палате. Например, в 2017 году такого робота показала компания Toyota.

Группа инженеров под руководством Чарльза Кемпа (Charles Kemp) из Технологического института Джорджии создала алгоритм для роботов, позволяющий им надевать рукав одежды на человека, отслеживая прилагаемую силу. Алгоритм состоит из нескольких компонентов. Один из них анализирует показания датчиков на конце роботизированного манипулятора и рассчитывает местоположение и величину сил, прилагаемых одеждой к руке человека. Другой компонент прогнозирует, с какой силой одежда будет действовать на руку во время будущих действий.

Наконец, еще одна часть алгоритма занимается планированием движений на 0,2 секунды вперед, выбирая из них те, которые приведут к минимальному воздействию на руку, а следовательно, к максимальному комфорту человека. Части алгоритма, отвечающие за расчет текущего усилия и прогнозирование будущего, основаны на долгой краткосрочной памяти (LSTM).

Разработчики обучили алгоритм с помощью симуляции, во время которой он учился методом проб и ошибок. Перед началом каждого цикла тренировки среда случайным образом выбирает начальную позицию манипулятора возле руки, а затем дает алгоритму случайные команды с действиями. За счет тренировки в виртуальной среде алгоритм смог выявить действия, которые могли бы причинить вред добровольцам.

Это позволило исследователям проводить множество тренировок алгоритма одновременно и тем самым сэкономить время, а также точно измерять силы, воздействующие на все области руки во время натягивания рукава.

После тренировки алгоритма в виртуальной среде разработчики протестировали его на десяти добровольцах с помощью робота Willow Garage PR2, оснащенного манипулятором. Во время испытаний робот должен был предсказать момент, при котором конец рукава прошел через кулак человека, а также полностью надеть рукав, огибая локоть. Исследователи тестировали разные горизонты планирования алгоритма (0,01, 0,05 и 0,2 секунды) и при максимальном из них роботу удавалось выполнить обе задачи в более чем 97,5 процента случаев.