Инженеры из Венского технического университета разработали алгоритм обучения для роботов, чтобы помочь справится со сложными задачами. Наблюдая как человек почистил часть раковины, робот доделал всю работу.
Чистка раковины — это удивительно сложная задача, которая требует от человека понимания угла, силы и скорости движений, необходимых для очистки различных ее частей. Программирование всех этих нюансов было бы очень трудоемким процессом. Вместо этого исследователи решили позволить роботизированной руке научиться выполнять задачу, наблюдая за человеком.
Чистка раковины — это удивительно сложная задача, которая требует от человека понимания угла, силы и скорости движений, необходимых для очистки различных ее частей. Программирование всех этих нюансов было бы очень трудоемким процессом. Вместо этого исследователи решили позволить роботизированной руке научиться выполнять задачу, наблюдая за человеком.
Они разработали специальную чистящую губку с датчиками силы и положения, и попросили человека многократно очищать только передний край раковины, на который нанесли имитирующую грязь краску. Данные, собранные во время очистки, использовали для обучения нейронной сети, которая преобразовывала входные данные в определенные шаблоны движений. Эти шаблоны передали роботу, и он успешно очистил всю раковину.
Хотя эксперимент включал только чистку раковины, инженеры говорят, что он демонстрирует способность роботов выполнять разнообразные задачи на различных поверхностях, такие как шлифовка, покраска или сварка. Более того, они считают, что группа роботов может обучаться друг у друга, применяя освоенные движения к своим индивидуальным задачам.
Разработку команда Венского технического университета представила на конференции IROS 2024 и получила награду «Лучшая прикладная работа».
Разработку команда Венского технического университета представила на конференции IROS 2024 и получила награду «Лучшая прикладная работа».
