Регистрация
» » "Сенсорная" кожа помогает мягким роботам ориентироваться

"Сенсорная" кожа помогает мягким роботам ориентироваться

14-02-2020, 22:24

Гибкие сенсоры и модель искусственного интеллекта сообщают деформируемым роботам, как их тела расположены в трехмерной среде.

Впервые исследователи из Массачусетского технологического института позволили мягкой роботизированной руке понять ее конфигурацию в трехмерном пространстве, используя только данные о движении и положении из ее собственной “сенсорной” кожи.

Мягкие роботы, построенные из материалов с высокой степенью совместимости, подобных тем, которые встречаются в живых организмах, считаются более безопасными и более адаптируемыми, эластичными и биоинспирированными альтернативами традиционным жестким роботам. Но дать автономное управление этим деформируемым роботам - монументальная задача, потому что они могут двигаться практически в бесконечном количестве направлений в любой данный момент. Это затрудняет обучение моделям планирования и управления, которые управляют автоматизацией.

Традиционные методы для достижения автономного управления используют большие системы нескольких камер захвата движения, которые обеспечивают роботам обратную связь о 3D-движении и их положении в пространстве. Но они непрактичны для мягких роботов в реальных ситуациях.

В статье, опубликованной в журнале IEEE Robotics and Automation Letters, исследователи описывают систему мягких датчиков, которые покрывают тело робота, чтобы обеспечить "проприоцепцию" - то есть осознание движения и положения его тела. Эта обратная связь работает в новой модели глубокого обучения, которая просеивает шум и захватывает четкие сигналы для оценки трехмерной конфигурации робота. Исследователи проверили свою систему на мягкой роботизированной руке, напоминающей хобот слона, которая может предсказывать свое собственное положение, когда она автономно поворачивается и вытягивается.

Датчики могут быть изготовлены с использованием готовых материалов, то есть любая лаборатория может разрабатывать свои собственные системы, говорит Райан Труби, доктор Массачусетского технологического института из лаборатории компьютерной науки (Computer Science and Artificial Laboratory, CSAIL), который является одним из первых авторов исследования наряду с доктором Козимо Делла Сантина.

“Мы учим мягких роботов получать обратную связь для управления от датчиков, а не систем зрения, используя очень простой и быстрый метод изготовления”, - говорит он. “Мы хотим использовать эти мягкие роботизированные стволы, например, чтобы ориентироваться и управлять собой автоматически, чтобы поднимать вещи и взаимодействовать с миром. Это первый шаг к такому типу более сложного автоматизированного управления”.

Одна из будущих целей состоит в том, чтобы помочь сделать искусственные конечности, которые могут более ловко обращаться и манипулировать объектами в окружающей среде. "Подумайте о своем собственном теле: вы можете закрыть глаза и воссоздать мир на основе обратной связи от вашей кожи”, - говорит соавтор Даниэла Рус, директор CSAIL и профессор электротехники и компьютерных наук Эндрю и Эрна Витерби. “Мы хотим разработать такие же возможности для мягких роботов”.

Формирование мягких сенсоров

Давней целью в мягкой робототехнике были полностью интегрированные датчики тела. Традиционные жесткие датчики снижают естественную податливость мягкого тела робота, усложняют его конструкцию и изготовление, а также могут вызвать различные механические сбои. Датчики на основе мягких материалов являются более подходящей альтернативой, но требуют специальных материалов и методов для их проектирования, что затрудняет их изготовление и интеграцию в мягких роботов для многих лабораторий робототехники.

Однажды, работая в своей лаборатории CSAIL в поисках вдохновения для сенсорных материалов, Труби установил интересную связь. “Я нашел листы проводящих материалов, используемых для защиты от электромагнитных помех, которые вы можете купить в любом месте в рулонах”, - говорит он. Эти материалы обладают "пьезорезистивными" свойствами, то есть они изменяют электрическое сопротивление при напряжении. Труби понял, что они могут сделать эффективные мягкие датчики, если их поместить в определенные места на стволе. Поскольку датчик деформируется в ответ на растяжение и сжатие ствола, его электрическое сопротивление преобразуется в определенное выходное напряжение. Затем напряжение используется в качестве сигнала, коррелирующего с этим движением.

Но материал не сильно растягивался, что ограничивало его использование для мягкой робототехники. Вдохновленный киригами - разновидностью оригами, которая включает в себя создание разрезов в материале, — Труби спроектировал и лазерно вырезал прямоугольные полосы проводящих силиконовых листов в различные узоры, такие как ряды крошечных отверстий или пересекающиеся ломтики. Это сделало их гораздо более гибкими, растягивающимися "и красивыми на вид", - говорит Труби. Неудивительно, если в будущем такие роботы смогут сами находить лучшие бездепозитные бонусы и обыгрывать казино на основе математических, логических и даже интуиционных расчетов.

Роботизированный хобот исследователей состоит из трех сегментов, каждый из которых оснащен четырьмя жидкостными приводами (всего 12), используемыми для перемещения руки. Они сплавили один датчик над каждым сегментом, причем каждый датчик покрывал и собирал данные от одного встроенного привода в мягком роботе. Они использовали "плазменную связь", метод, который заряжает поверхность материала энергией, чтобы заставить ее соединиться с другим материалом. Требуется примерно пара часов, чтобы сформировать десятки датчиков, которые можно прикрепить к мягким роботам с помощью портативного плазменного устройства.

Конфигурации “обучения"

Как и предполагалось, датчики фиксировали общее движение ствола. Но они были очень шумными. “- По сути, это неидеальные сенсоры во многих отношениях”, - говорит Труби. “Но это всего лишь обычный факт изготовления сенсоров из мягких проводящих материалов. Более высокопроизводительные и надежные датчики требуют специальных инструментов, которых нет в большинстве лабораторий робототехники”.

Чтобы оценить конфигурацию мягкого робота, используя только датчики, исследователи построили глубокую нейронную сеть, чтобы захватить значимые сигналы обратной связи. Исследователи разработали новую модель для кинематического описания формы мягкого робота, которая значительно уменьшает количество переменных, необходимых для обработки их модели.

В экспериментах исследователи заставляли ствол поворачиваться и расширяться в случайных конфигурациях в течение примерно полутора часов. Они использовали традиционную систему захвата движения для получения данных. В процессе обучения модель анализировала данные от своих датчиков, чтобы предсказать конфигурацию, и сравнивала свои предсказания с данными реальности, которые собирались одновременно. При этом модель "учится" сопоставлять паттерны сигналов от своих датчиков с конфигурациями реального мира. Результаты показали, что для определенных и более устойчивых конфигураций расчетная форма робота соответствовала основной истине.

https://www.engineersgarage.com/wp-content/uploads/2019/07/soft-robot-hand.jpg Далее исследователи намерены изучить новые конструкции сенсоров для повышения чувствительности и разработать новые модели и методы глубокого обучения, чтобы сократить время на необходимое обучение для каждого нового мягкого робота. Они также надеются усовершенствовать систему, чтобы лучше улавливать полные динамические движения робота.

В настоящее время нейронная сеть и сенсорная кожа не чувствительны к захвату тонких или динамических движений. Но на данный момент это важный первый шаг для основанных на обучении подходов к мягкому роботизированному управлению, говорит Труби: “как и наши мягкие роботы, живые системы не должны быть полностью точными. Люди не являются точными машинами, по сравнению с нашими жесткими роботизированными аналогами, и у нас все отлично”.

Автор: belokurov
Прочитали - 314
Распечатать
Комментарии к новости0
Комментировать
О нашем сайте

На нашем новостном портале вы можете узнать самые свежие новости, происшествиями в мире, политике стран, самые разнообразные мировые новости ждут Вас на нашем сайте, вы можете дискутировать с другими посетителями нашего портала novostimira.net обсуждать самые насущные горячие новости как вашей страны, так и новости всего мира, проставляя рейтинг новостям, вы делаете их более популярными во всём мировом интернет сообществе. Будь в курсе всех событий мировых новостей, делись всей информацией на нашем сайте в социальных сетях. Новости мира - твой новостной портал в мировые новости !

Copyright © 2014 - 2018 NovostiMira.net

  • Яндекс.Метрика