6 мин. чтения
3/8/2024 11:36:03 AM

Исследователи разрабатывают метод быстрой проверки безопасности, который обеспечивает избегание столкновений робота

Article Preview Image Кредит: Unsplash/CC0

Перед тем, как робот сможет схватить посуду с полки, чтобы установить стол, он должен гарантировать, что его захват и рука не врезаются ни в что и потенциально разбивают прекрасный Китай.В рамках своего процесса планирования движения робот обычно запускает алгоритмы «проверка безопасности», которые подтверждают его траекторию, не содержат столкновений.

Однако иногда эти алгоритмы генерируют ложные срабатывания, утверждая, что траектория безопасна, когда робот фактически сталкивается с чем -то.Другие методы, которые могут избежать ложных срабатываний, обычно слишком медленные для роботов в реальном мире.

Теперь исследователи MIT разработали метод проверки безопасности, которая может с 100% точностью доказать, что траектория робота останется без столкновений (при условии, что модель робота и окружающей среды сама по себе является точной).Их метод, который является настолько точным, что может различать траектории, которые различаются только на миллиметровые, обеспечивает доказательство всего за несколько секунд.

Но пользователю не нужно принимать слово исследователей для него - математическое доказательство, полученное этой техникой, можно быстро проверить с относительно простой математикой.

Исследователи выполнили это, используя специальную алгоритмическую технику, называемую программированием суммы квадратов, и адаптировали его для эффективного решения проблемы проверки безопасности.Использование программирования суммы квадратов позволяет своему методу обобщать широкий спектр сложных движений.

Этот метод может быть особенно полезен для роботов, которые должны быстро двигаться, избегать столкновений в пространствах, переполненных предметами, такими как роботы для приготовления пищи на коммерческой кухне.Он также хорошо подходит для ситуаций, когда столкновения роботов могут привести к травмам, таким как роботы для здоровья на дому, которые заботятся о хрупких пациентах.

«С этой работой мы показали, что вы можете решить некоторые сложные проблемы с концептуально простыми инструментами. Программирование суммы квадратов-это мощная алгоритмическая идея, и хотя она не решает каждую проблему, если вы осторожны с тем, как вы применяетеЭто, вы можете решить некоторые довольно нетривиальные проблемы », - говорит Александр Амайс, аспирант по электротехнике и информатике (EECS) и ведущий автор документа по этой технике.

Амайс присоединяется к документу со стороны коллеги -аспиранта EECS Питер Вернер и старший автор Расс Тедраке, профессор EECS, аэронавтики и астронавтики, а также астронавтики, а также машиностроение, а также Лабораторию информатики и искусственного интеллекта (CSAIL).Работа будет представлена в мае на Международной конференции по роботам и автоматизации (ICRA2024) и в настоящее время доступна на сервере ARXIV Preprint.

Многие существующие методы, которые проверяют, является ли запланированное движение робота без столкновений, делают это, моделируя траекторию и проверяя каждые несколько секунд, чтобы увидеть, бьет ли робот что-либо.Но эти статические проверки безопасности не могут сказать, будет ли робот столкнуться с чем -то в промежуточных секундах.

Это может не быть проблемой для робота, бродящего по открытому пространству с небольшим количеством препятствий, но для роботов, выполняющих сложные задачи в небольших пространствах, несколько секунд движения могут иметь огромное значение.

Концептуально, одним из способов доказать, что робот не направляется к столкновению, было бы удержать лист бумаги, который отделяет робота от любых препятствий в окружающей среде.Математически этот лист бумаги называется гиперплоскостью.Многие алгоритмы проверки безопасности работают, генерируя эту гиперплоскость за один момент времени.Тем не менее, каждый раз, когда робот движется, новая гиперплоскость должна быть перечислена, чтобы выполнить проверку безопасности.

Вместо этого эта новая техника генерирует функцию гиперплоскости, которая движется с роботом, поэтому она может доказать, что целая траектория не является без столкновений, а не работает по одной гиперплоскости за раз.

Исследователи использовали программирование SUM-of Squares, алгоритмический инструментальный ящик, который может эффективно превратить статическую проблему в функцию.Эта функция является уравнением, которое описывает, где должна быть гиперплоскость в каждой точке запланированной траектории, чтобы она оставалась без столкновений.

Сумма-квадраты могут обобщать программу оптимизации, чтобы найти семейство безжалостных гиперплонов.Часто сумма квадратов считается тяжелой оптимизацией, которая подходит только для автономного использования, но исследователи показали, что для этой проблемы она чрезвычайно эффективна и точна.

«Ключ здесь заключалась в том, чтобы выяснить, как применить сумму квадратов к нашей конкретной проблеме. Самая большая проблема заключалась в первоначальной формулировке. Если я не хочу, чтобы мой робот сталкивался с чем-либо, что это значит математически, математически,,.И может ли компьютер дать мне ответ? “Амайс говорит.

В конце, как следует из названия, сумма квадратов создает функцию, которая является суммой нескольких квадратных значений.Функция всегда положительная, поскольку квадрат любого числа всегда является положительным значением.

Двойной проверкой, что функция гиперплоскости содержит квадратные значения, человек может легко проверить, что функция является положительной, что означает, что траектория не созит столкновения, объясняет AMICE.

Хотя метод сертифицирует с идеальной точностью, это предполагает, что пользователь имеет точную модель робота и среды;Математический сертификатор только так же хорош, как и модель.

«Одна действительно приятная вещь в этом подходе заключается в том, что доказательства действительно легко интерпретировать, поэтому вам не нужно доверять мне, что я кодировал это правильно, потому что вы можете проверить это самостоятельно», - добавляет он.

Они проверили свою технику в моделировании, подтвердив, что сложные планы движения для роботов с одним и двумя руками были без столкновений.В самом медленном месте их метод занял всего несколько сотен миллисекунд, чтобы генерировать доказательство, что делает его намного быстрее, чем некоторые альтернативные методы.

«Этот новый результат предполагает новый подход к подтверждению того, что сложная траектория манипулятора робота не содержит столкновений, элегантно использует инструменты от математической оптимизации, превратилась в удивительно быстрое (и общедоступное) программное обеспечение. Хотя еще не предоставляя полное решение для быстрой траекторииПланирование в загроможденной среде, этот результат открывает дверь для нескольких интригующих направлений дальнейших исследований », - говорит Дэн Халперин, профессор компьютерных наук в Университете Тель -Авив, который не был связан с этим исследованием.

Несмотря на то, что их подход достаточно быстрый, чтобы использоваться в качестве окончательной проверки безопасности в некоторых реальных ситуациях, он по-прежнему слишком медленный, чтобы быть реализованным непосредственно в цикле планирования движения робота, где необходимо принимать решения в микросекундах, говорит Амайс.

Исследователи планируют ускорить свой процесс, игнорируя ситуации, которые не требуют проверки безопасности, например, когда робот находится далеко от любых объектов, с которыми он может столкнуться.Они также хотят экспериментировать со специализированными решателями оптимизации, которые могут работать быстрее.

“Роботы часто попадают в беду, соскабливая препятствия из -за плохих приближений, которые производятся при создании своих маршрутов. Амация, Вернер и Тедрак пришли на помощь с мощным новым алгоритмом, чтобы быстро обеспечить, чтобы роботы никогда не были переоценить границы, тщательно используя.Расширенные методы вычислительной алгебраической геометрии »добавляет Стивен Лавелле, профессор факультета информационных технологий и электротехники в Университете Улу в Финляндии и который не был связан с этой работой.

Больше информации: Александр Амайс и др., Сертифицирующие планы движения Bimanual RRT за секунду, Arxiv (2023).Doi: 10.48550/arxiv.2310.16603

Эта история переиздана любезно предоставлена MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), популярный сайт, который охватывает новости о исследованиях, инновациях и преподавании MIT.

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 📖

Ловкий четвероногий робот, который может ходить и обрабатывать объекты одновременно

4/20/2024 · 6 мин. чтения

Ловкий четвероногий робот, который может ходить и обрабатывать объекты одновременно

Осьминог вдохновляет новый механизм всасывания для роботов

4/19/2024 · 6 мин. чтения

Осьминог вдохновляет новый механизм всасывания для роботов