Новый алгоритм сокращает время планирования захвата роботом до долей секунды
Новый алгоритм значительно ускоряет процесс планирования, необходимый для того, чтобы робот скорректировал свой захват объекта, толкая его против неподвижной поверхности. Тогда как традиционные алгоритмы требовали десятки минут для планирования последовательности движений, новый подход сокращает этот предварительный процесс до менее чем секунды. Более быстрое планирование позволит роботам, особенно в промышленных условиях, быстро находить способы толкать, скользить или иным образом использовать особенности окружения для перепозиционирования объектов в своем захвате. Такая ловкая манипуляция полезна для любых задач, связанных с подбором и сортировкой, а также сложным использованием инструментов.
Существующие алгоритмы обычно требуют часов для предварительного планирования последовательности движений для робота-захвата, в основном потому, что для каждого рассматриваемого движения алгоритм должен сначала вычислить, удовлетворяет ли это движение ряду физических законов, таких как законы движения Ньютона и закон Кулона, описывающий силы трения между объектами. Компактный способ решить физику этих манипуляций заранее, перед тем как решить, как должна двигаться рука робота, включает использование «конусов движения» — по сути, визуальных конических карт трения.
Внутренность конуса изображает все толкающие движения, которые могут быть применены к объекту в конкретном месте, удовлетворяя фундаментальным законам физики и позволяя роботу удерживать объект. Пространство вне конуса представляет все толчки, которые каким-то образом заставят объект выскользнуть из захвата робота. Алгоритм вычисляет конус движения для различных возможных конфигураций среди робота-захвата, удерживаемого объекта и окружения, против которого он толкает, чтобы выбрать и упорядочить различные возможные толчки для перепозиционирования объекта.
Исследователи протестировали новый алгоритм на физической установке с трехсторонним взаимодействием, в которой простой робот-захват держал T-образный блок и толкал его против вертикальной планки. Они использовали множество начальных конфигураций, с роботом, захватывающим блок в определенной позиции и толкающим его против планки под определенным углом. Для каждой начальной конфигурации алгоритм мгновенно генерировал карту всех возможных сил, которые робот мог приложить, и позицию блока, которая бы в результате получилась. Прогнозы алгоритма надежно совпадали с физическим результатом в лаборатории, планируя последовательности движений — такие как переориентация блока против планки перед установкой его на стол в вертикальном положении — менее чем за секунду, по сравнению с традиционными алгоритмами, которые требуют более 500 секунд для планирования.
Датчик
- Исследование Мичигана: роботы осваивают связи между бытовыми предметами для умной навигации в доме
- Dynamis: Технология обратной связи по силе дает промышленным роботам человеческую точность
- Руководящие коллаборативные роботы вручную: Стандарты безопасности объяснены
- Продвинутые четырёхногие роеи роботов для навигации в сложной местности
- Новый алгоритм позволяет мягким робосам самоощущаться для надежного выполнения задач
- Революция в манипулировании роботами: ИИ-управляемые захваты для точного pick-and-place
- Самообучающиеся биогибридные плавющие роботы: продвижение адаптивной мягкой робототехники
- Революционные наноразмерные складные роботы: использование актуаторов с формопамятью
- Роботизированные помощники в здравоохранении: 5 ключевых инсайтов
- Инструмент обнаружения диабета на базе смартфона: цифровой биомаркер для ранней идентификации риска