Как роботы учатся вешать футболки: решающая роль данных

Motion Design INSIDER

Исследовательница Джасмин Ли в лаборатории роботизированного ухода и человеко-роботного взаимодействия Карнеги-Меллонского университета. (Изображение: исследователи)

Опираясь на опыт волонтёрства в домах престарелых, исследовательница Карнеги-Меллона Джасмин Ли решила сфокусироваться на ассистивной робототехнике, помогающей людям с повседневными задачами. «Меня интересовала сторона робототехники, которая помогает людям, не так знакомым с технологиями», — сказала она. «Я думала об аппаратной стороне, но в итоге занималась в основном сбором данных и программным обеспечением — алгоритмической стороной».

Для своего проекта она работала с аспирантом Жеюань Ху в лаборатории роботизированного ухода и человеко-роботного взаимодействия под руководством الأستاذа Заккери Эриксона.

Ли работала с бимануальной установкой робота — двумя многосуставными руками, закреплёнными на столе — которые можно управлять человеком удалённо через пару VR-джойстиков или полностью автономно через нейросеть. Она анализировала поведение робота в симуляциях и реальных задачах, чтобы изучить, как роботы терпят неудачу при имитации сложных человеческих действий, таких как вешание рубашек.

«Мы обнаружили, что когда человек пытается надеть вешалку, он иногда делает крошечные коррекции, но у нас была теория, что робот может учиться лучше, если мы корректируем задачу в более крупном масштабе», — сказала она. Поэтому вместо крошевого поворота или коррекции они направляли роботизированные руки обратно в исходную позицию перед повторной попыткой повесить рубашку точнее.

Используя новый метод сбора данных, обучение робота стало более эффективным, собирало больше данных и улучшало производительность с меньшим числом итераций человеческого обучения, сказала Ли.

Команда также экспериментировала с методом в других испытаниях, где роботу требовалось уложить бургер в коробку для выноса и загерметизировать крышку герметичного контейнера.

«Сложно обучить робота выполнять множество разных задач, то, что мы называем обобщением», — сказала Ли. «Робототехнические исследования сейчас фокусируются на обучении роботов конкретным задачам, но в конечном итоге все, вносящие вклад в исследования, помогут нам дойти до этого».

Источник