Будущее робототехники: как роботы учатся хватать? (видео)

Кластер совершенствования когнитивных технологий взаимодействия CITEC представляет новую систему, которая учится хватать предметы. Исследователи из Университета Билефельда (Bielefeld University) разработали систему захвата для руки робота, который самостоятельно «знакомится» с новыми объектами. Она может работать, не зная особенностей новых объектов – например, захватывать мягкие кусочки фруктов или инструменты.

Источник: Bielefeld University

«Наша система учится, пробуя и исследуя – прямо как младенцы изучают новые объекты», — говорит профессор нейроинформатики, доктор Хельга Риттер (Helge Ritter), один из руководителей проекта.

Исследователи CITEC работают над роботом с двумя руками, похожими на человеческие с точки зрения формы и подвижности. Мозг робота должен научиться различать объекты на основе их цвета или формы, а также понимать, что важно учесть при попытке их взять.

Человек как модель

Банан нужно держать, а на кнопку – нажимать. Система учится распознавать такие возможности и создавать модель для взаимодействия и повторного распознавания объекта. Чтобы этого добиться, междисциплинарный проект объединяет работы в области искусственного интеллекта с исследованиями из других дисциплин.

Исследовательская группа Томаса Шака (Thomas Schack), например, изучала, какие характеристики люди считаются существенными в понимании того, какое действие можно совершить над объектом. В одном эксперименте испытуемые должны были сравнить сходство более чем 100 объектов.  Оказалось, что вес почти не играет роли. Люди полагаются в основном на форму и размер, когда различают объекты.

В другом исследовании испытуемые глаза закрывали и изучали кубики, которые отличаются по весу, форме и размеру. Инфракрасные камеры фиксировали в этот момент движения рук.

«Благодаря этому эксперименту мы узнали, как человек прикасается к объекту и какие стратегии предпочитает использовать, чтобы определить его характеристики. А также выяснили, какие ошибки люди делают, изучая объекты вслепую», – объясняет Дирк Костер (Dirk Koester), член исследовательской группы Шака.

Наставник системы

Доктор Роберт Хэйк (Robert Haschke), коллега Хельги Риттер, стоит перед большой металлической клеткой с роботизированными руками и столом с различными тест-объектами. Как учитель, доктор помогает системе познакомиться с новыми объектами, говоря роботу, какой предмет нужно изучить следующим. Для этого Роберт указывает на отдельные объекты или даёт словесное указание, в каком направлении робот найдёт нужный объект – например, «сзади слева». Используя цветные камеры и датчики глубины, два монитора показывают, как система воспринимает окружающее и реагирует на инструкции от людей.

«Чтобы понять, с какими объектами нужно работать, руки робота должны быть в состоянии интерпретировать не только слова, но и жесты. И они также должны быть в состоянии поставить себя в положение человека и спросить себя, всё ли верно поняли», – объясняет Свен Вахсмут (Sven Wachsmuth), работник Центральной лаборатории CITEC.

Ваксмут и его команда не только отвечают за языковые возможности системы, они также «дали» системе лицо. С одного из мониторов Flobi следит за движениями рук и реагирует на указания исследователей. Flobi – стилизованная голова, которая дополняет язык и действия робота мимикой.

Понять действия человека благодаря роботу

С проектом Famula исследователи CITEC проводят фундаментальные исследования, которые могут принести пользу самообучающимся роботам будущего в быту и промышленности.

«Мы хотим разобраться, как человек учится «хватать» руками. Робот делает это возможным, проверяя наши выводы в реальности и тщательно убирая пробелы в понимании. Таким образом, мы вносим свой вклад в будущее использование роботизированных рук, которые на сегодняшний день всё ещё слишком дорогие или сложные для применения, например, в промышленности», — объясняет Риттер.

Название проекта Famula расшифровывается как «Глубокое ознакомление и обучение, основанное на кооперации движений рук и речи: от анализа до реализации». Проект запущен в 2014 году и на данный момент ограничивается октябрём 2017 года. Он объединил восемь научно-исследовательских групп из кластера совершенствования CITEC.

Текст: Любовь Пушкарская