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  • 這個研究讓機器人能更快抓住東西!

      機器人能搬運起重量達1t的汽車,能分辨出±0.02mm的精度,這些都是人類做不到的,我們編程的時候卻往往存在誤區,想要機器人模仿人類的動作,但更應該想的是通過算法簡化和優化人類的動作,并讓機器人去做。
     
      例如如果你在桌子旁拿著筆或鉛筆,試試這個動作:用拇指和食指抓住筆的一端,另一端抵著桌子。把你的手指滑下鋼筆,然后把它翻過來,不要讓它掉下來,這不太難吧?但是對于一個機器人來說,通過容器來分揀一個物體并試圖抓取其中的一個,這是一個計算繁瑣的動作。甚至在機器學習中,機器人嘗試移動之前,它都必須根據物理基本定律計算一系列特性和概率,例如工作臺,筆及其兩個手指的摩擦和幾何形狀,以及這些特性的各種組合如何機械地相互作用。
     

     
      現在,麻省理工學院的工程師想辦法打破了這一物理的算法局限,他們已經找到了一種方法,可以通過將物體推向靜止表面來顯著加快機器人調整其對物體的抓握力所需的計劃過程,傳統算法需要數十分鐘來計劃一系列動作,而新團隊的方法將這一預計劃過程縮短到不到一秒鐘。
     
      麻省理工學院機械工程副教授阿爾貝托·羅德里格斯(alberto rodriguez)表示,更快的規劃過程將使機器人更具效率,特別是在工業環境中,能夠快速找出如何推動、滑動的方法,或者在其環境中使用其他功能來重新定位所掌握的物體能應用在很多場合。
     
      這種靈活的操作對于任何涉及挑選和排序,甚至復雜工具使用的任務時都是非常有用的。Rodriguez(羅德里格斯)說:“這是一種擴展,甚至簡單的機械手的靈活性的方法,因為歸根結底,機器人與人類并不一樣,他們的可應用能力也不同。”該小組的結果17日在國際機器人研究雜志(The international Journal of Robotics Research)上發表 。Rodriguez的合著者是機械工程研究生Nikhil Chavan-Dafle和電氣工程與計算機科學研究生Rachel Holladay。
     
      錐中的物理學
     
      Rodriguez的團隊一開始致力于使機器人能夠利用其環境來幫助他們完成物理任務,例如在垃圾箱中拾取和分類物體。但現有算法通常需要花費數小時來為機器人抓取器預先計劃一系列動作,這主要是因為,對于它考慮的每個動作,該算法必須首先計算該動作是否滿足許多物理定律,例如牛頓定律和庫侖定律,還有些描述物體之間摩擦力的定律。
     
      羅德里格斯說:“整合所有這些定律,考慮機器人可以做所有可能的運動,而從中選擇一個有用的運動是一個繁瑣的計算過程。”他和他的同事們在決定機器人手的運動方式之前,找到了一種解決這些物理問題的緊湊方法。他們通過使用“運動錐”來做到這一點,“運動錐”本質上是可視的錐形摩擦圖。
     
      這種新的算法可以加快機器人抓爪的規劃過程。如圖所示,實驗室中的一個機器人撿起了印刷體字母T,然后將其推向附近的墻壁以使其重新傾斜,然后再將其放回垂直位置。
     


    圖片來源:麻省理工學院
     
      圓錐體的內部描繪了可以在特定位置應用于對象的所有推動運動,同時滿足了物理基本定律并使機器人能夠握住對象。圓錐體外部的空間代表了所有推動,這些推動將以某種方式導致物體滑出機器人的抓地力。
     
      Holladay解釋說:“看似簡單的變化,例如機器人如何抓緊物體,可以大大改變物體在被推動時在抓握中的移動方式。” “根據您的抓緊程度,會有不同的動作,這是該算法處理的物理推理的一部分。”團隊的算法依據抓取的物體以及要抓握的環境之間的不同可能,為機器人抓取器配置計算運動錐,以便選擇并按順序排列不同的可行推擠對象。Holladay說:“這是一個復雜的過程,但仍比傳統方法要快得多,它的速度足夠快,以至于計劃整個系列的推送僅需半秒鐘。”這體現在機器人的某些操作更加流暢。
     
      大計劃
     
      研究人員在具有三向交互作用的物理設置上測試了該新算法,其中一個簡單的機器人抓手握住一個T形塊并推向垂直桿。他們使用了多種啟動配置,機器人將滑塊固定在特定位置,并以一定角度將滑塊推向拉桿。對于每個啟動配置,該算法立即生成機器人可以施加的所有可能力的地圖和將產生的塊的位置。
     
      Holladay說:“我們進行了數千次推動,以驗證我們的模型正確地預測了現實世界中發生的事情。” “如果我們在圓錐體內部施加推力,則所握住的物體應保持受控。如果在外部,則物體應從握持中滑脫。”研究人員發現,該算法的預測與實驗室中的物理結果可靠地匹配,并計劃了一系列動作(例如,在將木塊以直立位置放到桌子上之前,將木塊靠著木條重新定向),與傳統算法需要花費500秒鐘以上的時間來計劃。
     
      Rodriguez說:“由于我們可以緊湊地展示出機器人,物體及其環境之間的這種三向交互的機制,因此我們現在可以應對更多的規劃問題。”該小組希望應用并擴展其方法,以使機器人抓手能夠處理不同類型的工具,例如在制造環境中的更多場景。
     
      Holladay說:“大多數使用工具的工廠機器人的手都是經過特殊設計的,因此,它們沒有能力握住螺絲刀并以許多不同的方式來使用它,而是將手變成了螺絲刀。” “您可以想象這不需要那么靈巧的計劃,但是它的物理局限性更大,我們希望研究人員能大破大門的觀念,讓機器人能夠使用并拾取更多不同的東西。”
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