Удержать предмет одной рукой - задача на равновесие: пальцы должны отпускать и снова захватывать объект, не давая ему выскользнуть, даже если ладонь повёрнута вниз. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли и Дэвисе (США) научили роборуку выполнять такие манипуляции и добавили отдельную программную защиту, чтобы уменьшить число падений. Работа опубликована на сервере препринтов arXiv.

В испытаниях с внешними камерами, отслеживающими движение, защитный алгоритм сократил количество падений с 16 до четырёх на 1200 запрошенных последовательностей движений. Платой за это стало то, что рука чуть чаще промахивалась мимо целей.

Роборука LEAP имеет 16 суставов. Её тренировали исключительно в компьютерной симуляции, без демонстраций со стороны человека. Задача состояла в том, чтобы перемещать предметы между пальцами, меняя их положение и ориентацию, а не просто бесконечно вращать.

Обучение началось с сотен тысяч сгенерированных компьютером захватов. Сначала трение на кончиках пальцев в симуляции было нереалистично высоким, что облегчало удержание. По мере улучшения модели эту поддержку постепенно снижали, приближая условия к реальным. Кроме того, исследователи измерили двигательное поведение настоящей руки и учли его в симуляции.

Тесты проводили с реальной лампочкой, а также с пластиковыми напечатанными на 3D-принтере копиями ножа, бокала и утки. Для каждого предмета требовался собственный контроллер - программа управления. Защиту обучали отдельно: она корректировала предлагаемые контроллером движения так, чтобы предотвратить падения, но при этом как можно меньше менять эти движения. Фильтр безопасности не знал целевого положения и не получал награду за его достижение. "Это разделяет обучение задаче и обучение безопасности", - пишут авторы.

Оценка включала 4800 запрошенных перемещений четырёх предметов при шести ориентациях запястья. Испытания шли сериями по 50 целей; если предмет падал или застревал, руку сбрасывали. С внешними камерами, отслеживающими объект, роборука достигала 95,2% целей без защитного алгоритма и 91,5% с ним. Задание считалось успешным, если предмет оказывался в пределах 2 сантиметров и примерно 23 градусов от цели в течение 10 секунд.

Хотя защита снизила общую долю достигнутых целей, она позволила руке выполнить больше движений до первого падения. Эта разница важна, когда уроненный предмет прерывает задачу. Исследователи также продемонстрировали вкручивание лампочки в патрон до загорания, объединив выученные движения пальцев с запрограммированными движениями руки. В этих небольших демонстрациях защита не повысила успешность, показав, что её польза не распространяется автоматически на любые задачи.

Пока система предлагает регулируемый компромисс между достижением цели манипуляции и сохранением захвата. Следующие задачи - сделать защиту надёжной и обучить единый контроллер работе с несколькими предметами.

Источник: Tech Xplore