Использование поддельной малины для обучения роботов тому, как собирать настоящую

Трио робототехников из CREATE Lab, EPFL, в Швейцарии, спроектировали, построили и испытали робота, который может собирать малину. В своем проекте, опубликованном в журнале Communications Engineering, Кай Юнге, Катарина Пирес и Джози Хьюз разработали и протестировали своего робота, основанного на новой идее по снижению затрат на проектирование роботов для сбора фруктов.

Робот-сборщик малины в теплице малиновой фермы, где проводились все полевые эксперименты. Фото: Кай Юнге.

За последние несколько лет спрос на продовольствие вырос вместе с ростом населения. В ответ ученые ищут способы производить больше пищи. Один из подходов предполагает использование роботов вместо людей для выполнения ручного труда, такого как сбор фруктов

Сбор малины сложен для робота, поскольку он требует нескольких навыков. Робот должен быть в состоянии определить, какой фрукт созрел, и он должен быть в состоянии собрать каждый из них по отдельности, не причиняя никакого вреда хрупкому плоду.

Собирать малину, не причиняя вреда, сложнее, чем для других фруктов, потому что сбор включает в себя захват плода вокруг его центра, а не стебля. Слишком сильное сжатие раздавливает плоды. Еще одной проблемой для таких специфических приложений является огромное количество времени, затрачиваемого на полевое обучение и тестирование. В этой новой работе исследователи из Швейцарии попытались решить обе проблемы, используя новый подход — научить роботов, что делать, используя искусственные растения и фрукты. Таким образом, работа команды включала в себя проектирование как робота, так и искусственного растения малины.

Исследовательская группа обнаружила, что позволить роботу научиться многократно собирать фрукты в испытательной лаборатории значительно быстрее и дешевле, чем делать это в полевых условиях. Робот, который они построили, использует захваты для сбора, а также камеры и программное обеспечение для идентификации.

Многократно практикуясь в лаборатории, робот стал лучше идентифицировать и собирать малину. Затем команда вышла на улицу и проверила роботов на их навыки сбора малины на реальных фруктах.

Фото: Кай Юнге.

Роботы справились хуже по сравнению с людьми, выбрав только 60% подходящих целей без повреждений. Это сопоставимо примерно с 90% для ручных сборщиков. Исследователи предполагают, что их работа до сих пор доказывает, что процесс может работать и что улучшения, вероятно, могут повысить точность до человеческого уровня.

Подробнее: Kai Junge et al, Lab2Field transfer of a robotic raspberry harvester enabled by a soft sensorized physical twin, Communications Engineering (2023). DOI: 10.1038/s44172-023-00089-w 🔗