4 мин. чтения
8/25/2023 1:00:01 AM

Новый робот с двумя руками выполняет бимануальные задачи, учится на симуляции

Article Preview Image Робот с двойной рукой, держащий хрустящий.Кредит: Университет Бристоля

Инновационный бимануальный робот демонстрирует тактильную чувствительность, близкую к ловкости на уровне человека, используя ИИ для информирования о его действиях.

Новая система Bi-Touch, разработанная учеными из Университета Бристоля и базирующейся в лаборатории Bristol Robotics, позволяет роботам выполнять ручные задачи, ощущая, что делать у цифрового помощника.

Результаты, опубликованные в IEEE Robotics and Automation Letters, показывают, как агент ИИ интерпретирует свою среду с помощью тактильной и проприоцептивной обратной связи, а затем контролирует поведение роботов, обеспечивая точное восприятие, нежное взаимодействие и эффективное манипулирование объектами для выполнения роботизированных задач.

Это развитие может революционизировать такие отрасли, как выбор фруктов, домашнее обслуживание и в конечном итоге воссоздать прикосновение в искусственных конечностях.

Ведущий автор Yijiong Lin-от инженерного факультета, объяснил: «С нашей системой Bi-Touch мы можем легко обучить агентов ИИ в виртуальном мире в течение нескольких часов для выполнения бимануальных задач, которые адаптированы к прикосновению. И, что более важно, мыможет напрямую применить эти агенты от виртуального мира к реальному миру без дальнейшего обучения ».

«Тактильный бимануальный агент может решать задачи даже при неожиданных возмущениях и нежно манипулировать деликатными объектами».

Бимануальная манипуляция с тактильной обратной связью будет ключом к ловкости робота на уровне человека.Тем не менее, эта тема менее изучена, чем настройки с одной рукой, частично из-за наличия подходящего аппаратного обеспечения, а также сложности проектирования эффективных контроллеров для задач с относительно большими пространствами состояния.Команда смогла разработать тактильную роботизированную систему с двумя руками, используя последние достижения в области ИИ и роботизированного тактильного зондирования.

Исследователи создали виртуальный мир (моделирование), в котором было два робота, оснащенные тактильными датчиками.Затем они разрабатывают функции вознаграждения и механизм повышения целеустремленности, который может поощрять робота-агентов научиться выполнять бимануальные задачи и разработать реальную тактильную систему роботов с двумя армиями, к которой они могут напрямую применять агент.

Робот изучает бимануальные навыки благодаря глубокому подкреплению обучения (Deep-RL), одного из самых передовых методов в области обучения роботов.Он предназначен для того, чтобы научить роботов делать что -то, позволяя им учиться на испытаниях и ошибках, сродни обучению собаки с вознаграждениями и наказаниями.

Для роботизированных манипуляций робот учится принимать решения, пытаясь выполнить различные поведения для выполнения назначенных задач, например, поднимая объекты, не падая и не разбивая их.Когда это удастся, он получает награду, и когда она терпит неудачу, он узнает, что не следует делать.

Со временем он выясняет лучшие способы захватить вещи, используя эти награды и наказания.Агент ИИ визуально слепы, опирающийся только на проприоцептивную обратную связь - способность тела чувствовать движение, действие и местоположение и тактильную обратную связь.

Они смогли успешно позволить роботу с двойной рукой успешно поднять предметы, столь же хрупкие, как единственный хрустящий.

Соавтор профессор Натан Лепора добавил: «Наша система Bi-Touch демонстрирует многообещающий подход с доступным программным и аппаратным обеспечением для изучения бимануального поведения с прикосновением к моделированию, который может быть напрямую применен к реальному миру.Позволяет дальнейшим исследованиям по более различным задачам, поскольку код будет быть открытым исходным кодом, который идеально подходит для разработки других нижестоящих задач ».

Yijiong пришел к выводу: «Наша система биосвязанности позволяет тактильному роботу с двумя руками учиться симуляции и мягко выполнять различные задачи манипуляции в реальном мире».

«И теперь мы можем легко обучить агентов ИИ в виртуальном мире в течение нескольких часов для выполнения бимануальных задач, которые адаптированы к прикосновению».

Больше информации: Yijiong Lin et al., Bi-Touch: бимануальная тактильная манипуляция с SIM-к реальному обучению глубокого подкрепления, IEEE Robotics and Automation Letters (2023).Doi: 10.1109/lra.2023.3295991

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Команда имитирует коллективное движение червячных каплей для будущих роботизированных систем роя

9/2/2023 · 4 мин. чтения

Команда имитирует коллективное движение червячных каплей для будущих роботизированных систем роя

Энергоэффективная система обнаружения объектов для БПЛА на основе краевых вычислений

9/2/2023 · 4 мин. чтения

Энергоэффективная система обнаружения объектов для БПЛА на основе краевых вычислений