Нейронные сети для управления роботизированными руками

Если мы хотим, чтобы роботы действительно реализовали свой потенциал при взаимодействии с окружающим миром, критически важно, чтобы в их распоряжении был инструмент, аналогичный человеческим рукам.

Робототехники уже создают удивительно сложные роботехнические руки, но им также нужен интеллект, чтобы правильно захватывать предметы в соответствии с их формой, твердостью или мягкостью. Вы же не хотите, чтобы ваш будущий коллега-робот сломал вам руку, когда пожмет ее в свой первый рабочий день в офисе.

К счастью, над этой проблемой работают исследователи из Германии. Они разрабатывают нейронную сеть, которая позволяет научить роботизированные руки правильно обращаться с предметами разной формы и степени твердости, выбирая подходящие движения для захвата.

Для демонстрации своей концепции они использовали существующую модель роботизированной руки с пятью пальцами Schunk SVH. В ходе показа устройство смогло подобрать необычный набор предметов, включая пластиковую бутылку, теннисный мяч, губку, резиновую уточку, ручку и набор воздушных шаров.

«Наш подход состоит из двух основных компонентов: моделирования движения руки и контроля соответствия», – сказал Хуан Камило Васкес Тик, научный сотрудник FZI Forschungszentrum Informatik в Карлсруэ, Германия. – Рука моделируется в виде иерархии различных слоев, а ее движение представляется через двигательные примитивы. Например, все суставы одного пальца координируются примитивом пальца, а для одного конкретного движения захвата все пальцы координируются примитивом руки».

Эта система представляет собой другой подход к разработке роботизированных решений для выполнения подобных действий. Разрабатываемая нейронная сеть позволяет руке осуществлять захват предметов более интеллектуально, при необходимости адаптируясь в реальном времени.

Источник: Robogeek.ru