Новый геометрический подход от швейцарских экспертов решает задачу взаимодействия роботов с объектами неправильной формы. Данная технология позволяет передавать навыки между различными предметами и устойчива к ошибкам камеры.
Роботы обычно легко справляются с объектами правильной формы, такими как коробки, но сталкиваются с трудностями при взаимодействии с предметами, имеющими сложную или неправильную геометрию, например, с яблоками или бананами. Тем не менее, теперь эта проблема может быть решена.
Специалисты из Швейцарского федерального технологического института в Лозанне и института Idiap разработали инновационный подход, позволяющий роботам уверенно манипулировать объектами любой формы. Суть метода заключается в обучении роботов учитывать уникальные геометрические особенности каждого предмета, с которым они взаимодействуют.
Для человека задачи, такие как чистка картофеля или мытье посуды, не представляют сложности. Однако для роботов это вызов: объекты, такие как чашки, фрукты или инструменты, различаются по форме, размеру и кривизне поверхности. Традиционные алгоритмы позволяют работать только с ограниченным набором форм, а обобщение на множество неправильных объектов до сих пор оставалось трудной задачей.
Новая система, предложенная исследователями, основана на геометрическом методе. С помощью стереокамеры робот создает трехмерную карту объекта, после чего формирует облако координат, которое служит ориентиром для манипулятора. Это позволяет машине определять, как перемещаться по поверхности любого предмета. Существенное преимущество заключается в возможности переноса навыков: освоив задачу на одном объекте, робот может использовать тот же навык для совершенно другой формы без необходимости повторного обучения.
В ходе испытаний робот успешно выполнял задачи по очистке, нарезке и обработке различных объектов, даже если ранее их не видел и данные с камеры были ограниченными. Математическая обработка информации обеспечивает системе устойчивость к ошибкам и шумам в данных. «Благодаря применению облака точек и ключевых точек целевого объекта, мы разработали вычислительно эффективный и надежный метод для вычисления локальных систем координат в реальном времени», — отмечают авторы исследования.
Тем не менее, система на данном этапе требует ручной разметки ключевых точек на объекте. В будущем ученые намерены автоматизировать этот процесс и протестировать технологию на мягких и деформирующихся предметах, таких как губки.
Фото: hi-tech.mail.ru