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[導讀] 機器人能搬運起重量達1t的汽車,能分辨出±0.02mm的精度,這些都是人類做不到的,我們編程的時候卻往往存在誤區(qū),想要機器人模仿人類的動作,但更應該想的是通過算法簡化和優(yōu)化人類的動作,并讓機器人

機器人能搬運起重量達1t的汽車,能分辨出±0.02mm的精度,這些都是人類做不到的,我們編程的時候卻往往存在誤區(qū),想要機器人模仿人類的動作,但更應該想的是通過算法簡化和優(yōu)化人類的動作,并讓機器人去做。

例如如果你在桌子旁拿著筆或鉛筆,試試這個動作:用拇指和食指抓住筆的一端,另一端抵著桌子。把你的手指滑下鋼筆,然后把它翻過來,不要讓它掉下來,這不太難吧?但是對于一個機器人來說,通過容器來分揀一個物體并試圖抓取其中的一個,這是一個計算繁瑣的動作。甚至在機器學習中,機器人嘗試移動之前,它都必須根據(jù)物理基本定律計算一系列特性和概率,例如工作臺,筆及其兩個手指的摩擦和幾何形狀,以及這些特性的各種組合如何機械地相互作用。
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現(xiàn)在,麻省理工學院的工程師想辦法打破了這一物理的算法局限,他們已經(jīng)找到了一種方法,可以通過將物體推向靜止表面來顯著加快機器人調(diào)整其對物體的抓握力所需的計劃過程,傳統(tǒng)算法需要數(shù)十分鐘來計劃一系列動作,而新團隊的方法將這一預計劃過程縮短到不到一秒鐘。

麻省理工學院機械工程副教授阿爾貝托·羅德里格斯(alberto rodriguez)表示,更快的規(guī)劃過程將使機器人更具效率,特別是在工業(yè)環(huán)境中,能夠快速找出如何推動、滑動的方法,或者在其環(huán)境中使用其他功能來重新定位所掌握的物體能應用在很多場合。

這種靈活的操作對于任何涉及挑選和排序,甚至復雜工具使用的任務時都是非常有用的。Rodriguez(羅德里格斯)說:“這是一種擴展,甚至簡單的機械手的靈活性的方法,因為歸根結底,機器人與人類并不一樣,他們的可應用能力也不同。”該小組的結果17日在國際機器人研究雜志(The international Journal of RoboTIcs Research)上發(fā)表 。Rodriguez的合著者是機械工程研究生Nikhil Chavan-Dafle和電氣工程與計算機科學研究生Rachel Holladay。

錐中的物理學

Rodriguez的團隊一開始致力于使機器人能夠利用其環(huán)境來幫助他們完成物理任務,例如在垃圾箱中拾取和分類物體。但現(xiàn)有算法通常需要花費數(shù)小時來為機器人抓取器預先計劃一系列動作,這主要是因為,對于它考慮的每個動作,該算法必須首先計算該動作是否滿足許多物理定律,例如牛頓定律和庫侖定律,還有些描述物體之間摩擦力的定律。

羅德里格斯說:“整合所有這些定律,考慮機器人可以做所有可能的運動,而從中選擇一個有用的運動是一個繁瑣的計算過程?!彼退耐聜冊跊Q定機器人手的運動方式之前,找到了一種解決這些物理問題的緊湊方法。他們通過使用“運動錐”來做到這一點,“運動錐”本質(zhì)上是可視的錐形摩擦圖。

這種新的算法可以加快機器人抓爪的規(guī)劃過程。如圖所示,實驗室中的一個機器人撿起了印刷體字母T,然后將其推向附近的墻壁以使其重新傾斜,然后再將其放回垂直位置。

圓錐體的內(nèi)部描繪了可以在特定位置應用于對象的所有推動運動,同時滿足了物理基本定律并使機器人能夠握住對象。圓錐體外部的空間代表了所有推動,這些推動將以某種方式導致物體滑出機器人的抓地力。

Holladay解釋說:“看似簡單的變化,例如機器人如何抓緊物體,可以大大改變物體在被推動時在抓握中的移動方式。” “根據(jù)您的抓緊程度,會有不同的動作,這是該算法處理的物理推理的一部分?!眻F隊的算法依據(jù)抓取的物體以及要抓握的環(huán)境之間的不同可能,為機器人抓取器配置計算運動錐,以便選擇并按順序排列不同的可行推擠對象。Holladay說:“這是一個復雜的過程,但仍比傳統(tǒng)方法要快得多,它的速度足夠快,以至于計劃整個系列的推送僅需半秒鐘。”這體現(xiàn)在機器人的某些操作更加流暢。

大計劃

研究人員在具有三向交互作用的物理設置上測試了該新算法,其中一個簡單的機器人抓手握住一個T形塊并推向垂直桿。他們使用了多種啟動配置,機器人將滑塊固定在特定位置,并以一定角度將滑塊推向拉桿。對于每個啟動配置,該算法立即生成機器人可以施加的所有可能力的地圖和將產(chǎn)生的塊的位置。

Holladay說:“我們進行了數(shù)千次推動,以驗證我們的模型正確地預測了現(xiàn)實世界中發(fā)生的事情?!?“如果我們在圓錐體內(nèi)部施加推力,則所握住的物體應保持受控。如果在外部,則物體應從握持中滑脫?!毖芯咳藛T發(fā)現(xiàn),該算法的預測與實驗室中的物理結果可靠地匹配,并計劃了一系列動作(例如,在將木塊以直立位置放到桌子上之前,將木塊靠著木條重新定向),與傳統(tǒng)算法需要花費500秒鐘以上的時間來計劃。

Rodriguez說:“由于我們可以緊湊地展示出機器人,物體及其環(huán)境之間的這種三向交互的機制,因此我們現(xiàn)在可以應對更多的規(guī)劃問題?!痹撔〗M希望應用并擴展其方法,以使機器人抓手能夠處理不同類型的工具,例如在制造環(huán)境中的更多場景。

Holladay說:“大多數(shù)使用工具的工廠機器人的手都是經(jīng)過特殊設計的,因此,它們沒有能力握住螺絲刀并以許多不同的方式來使用它,而是將手變成了螺絲刀。” “您可以想象這不需要那么靈巧的計劃,但是它的物理局限性更大,我們希望研究人員能大破大門的觀念,讓機器人能夠使用并拾取更多不同的東西?!?br /> 來源;中國機器人網(wǎng)

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