Новая технология позволяет машинам нарезать и чистить овощи любой формы

Роботы учатся готовить.

Исследователи из Швейцарского федерального технологического института в Лозанне (EPFL) совместно с Научно-исследовательским институтом Idiap представили метод, который позволяет роботам обрабатывать объекты неправильной и изогнутой формы с беспрецедентной точностью, передает New Voice.

Новая система решает одну из самых сложных проблем современной робототехники — способность машин адаптироваться к предметам, геометрия которых постоянно меняется, подобно тому, как это делает человек.

Традиционные подходы к автоматизации часто терпят неудачу, когда сталкиваются с неровными поверхностями или неполными данными с датчиков. Зато швейцарская разработка базируется на создании динамической карты объекта в виде «облака точек». Система определяет ключевые опорные точки на поверхности, формируя непрерывное поле ориентации. Это позволяет роботу воспринимать задачу — например, нарезание или очистку — как универсальное действие, независимое от конкретного размера или формы предмета.

Во время экспериментальных испытаний робот, оснащенный системой машинного зрения, датчиками глубины и обратной связью по усилию, продемонстрировал впечатляющие результаты. Машина успешно переносила полученные навыки на различные продукты: от изогнутых бананов до неровных клубней сладкого картофеля. Роботизированный манипулятор выполнял сложные контактные операции, в частности зондирование поверхности и точную нарезку, используя одни и те же алгоритмы действий для совершенно разных объектов.

Особенностью метода является использование принципов дискретной дифференциальной геометрии и уравнения диффузии тепла. Это позволяет распространять информацию о геометрии по всей поверхности объекта даже при наличии «шумов» или захламленной среды вокруг. Использование методов Монте-Карло обеспечивает быстрые вычисления без необходимости создания сложных трехмерных сеток, что позволяет системе реагировать на изменения в режиме реального времени.

Результаты тестирования на 50 случайно деформированных объектах показали, что этот подход обеспечивает гораздо более стабильные траектории движений по сравнению с классическими методами обучения. Система легко интегрируется с дистанционным управлением и алгоритмами обучения с подкреплением, не требуя длительного переобучения для каждой новой задачи. Такой прогресс в адаптивной манипуляции открывает путь к широкому использованию роботов в пищевой промышленности, медицине и домашнем хозяйстве, где условия работы постоянно меняются.

Вы можете поддержать сайт Charter97.org следующим образом:

РАСЧЕТНЫЙ МУЛЬТИВАЛЮТНЫЙ СЧЕТ ДЛЯ ПОЖЕРТВОВАНИЙ:

Название банка: Bank Millennium S.A.
Адрес: ul. Stanislawa Zaryna, 2A, 02-593, Warszawa
IBAN: PL97116022020000000216711123
SWIFT: BIGBPLPW
Название владельца счета: Fundacja “KARTA ‘97”
Назначение платежа: Darowizna na cele statutowe

Связаться с нами можно по адресу [email protected]