Новый алгоритм МИТ позволяет мягким роботам чувствовать свое тело — Роботех

Новый алгоритм МИТ позволяет мягким роботам чувствовать свое тело

Мягкие роботы считаются более безопасными, чем жесткие, но для надежного выполнения своих функций робот должен точно знать местоположение всех частей своего тела. Для мягких роботов — это очень сложная задача, так как его тело может деформироваться сотнями разных способов. Для решения этой проблемы исследователи Массачусетского технологического института разработали специальный алгоритм, который помогает роботам собирать больше полезной информации об окружающей среде.

мягкие роботы

Согласно этому алгоритму, в теле робота устанавливается больше датчиков, а их положение максимально оптимизировано по всему телу, что позволяет роботам лучше взаимодействовать с окружающей средой.

У жестких роботов есть одно важное преимущество — их движения ограничены подвижностью их конечностей, поэтому управлять ими намного проще. Но мягкие роботы менее сговорчивы. Они более гибкие и податливые, но это же является и основным недостатком, так как управлять таким роботом, выполняя конкретные задачи, крайне сложно.

Любая точка робота с мягким телом теоретически может деформироваться любым возможным способом. Это затрудняет создание мягкого робота. Ранее инженеры использовали внешние камеры, чтобы определить степень и область деформации. Эта информация передавалась в систему управления роботом. Но сейчас ученые задаются целью создать мягкого робота, не привязанного в помощи извне.

«Вы не можете разместить бесконечное количество датчиков на самом роботе. Итак, вопрос в том, сколько у вас датчиков и где вы их размещаете, чтобы получить максимальную отдачу от вложенных средств?», — говорит ведущий автор исследования Эндрю Спилберг. Поиск ответа на поставленный вопрос привел исследователей к глубокому обучению.

Специалистам МИТ удалось создать совершенно новую архитектуру нейронной сети, которая позволит оптимизировать размещение датчиков для достижения желаемого эффекта при выполнении поставленных задач. Для этого они разделили тело робота на зоны и проследили задеформацией во время движения каждой из этих зон. Данные относительно скорости и степени деформации были внесены в нейронную сеть. На основе этой информации сеть начала отслеживать частоту использования разных зон и анализировать полученные данные. Это позволило инженером оптимизировать размещение датчиков.

Новый алгоритм уже был протестирован при создании трех совершенно разных мягких роботов. Результат превзошел все ожидания. По мнению ученых, новый алгоритм поможет автоматизировать процесс проектирования роботов. Новый алгоритм может найти применение в промышленности, особенно там, где роботы используются для тонких задач, таких как захват.

Напомним, ранее стало известно, что мягкие роботы учатся чувствовать прикосновение человека по теням.

Add a Comment

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *