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    使用觸覺(jué)傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)改進(jìn)機(jī)器人操縱織物的方式

    2022-08-17 17:15:54 來(lái)源: 用戶: 

    近年來(lái),機(jī)器人專(zhuān)家一直在努力改進(jìn)機(jī)器人與現(xiàn)實(shí)世界中不同物體的交互方式。雖然他們的一些努力取得了可喜的成果,但大多數(shù)現(xiàn)有機(jī)器人系統(tǒng)的操作技能仍然落后于人類(lèi)。

    織物是被證明對(duì)機(jī)器人交互最具挑戰(zhàn)性的對(duì)象類(lèi)型之一。造成這種情況的主要原因是布片和其他織物可以以不同的方式拉伸、移動(dòng)和折疊,這會(huì)導(dǎo)致復(fù)雜的材料動(dòng)力學(xué)和自閉塞。

    卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所的研究人員最近提出了一種新的計(jì)算技術(shù),可以讓機(jī)器人更好地理解和處理織物。這項(xiàng)技術(shù)在將在智能機(jī)器人和系統(tǒng)國(guó)際會(huì)議上發(fā)表并在arXiv上預(yù)發(fā)表的論文集中介紹,該技術(shù)基于使用觸覺(jué)傳感器和簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(稱(chēng)為分類(lèi)器)。

    “我們對(duì)織物操縱感興趣,因?yàn)榭椢锖涂勺冃挝矬w通常對(duì)機(jī)器人的操縱具有挑戰(zhàn)性,因?yàn)樗鼈兊目勺冃涡砸馕吨鼈兛梢砸远喾N不同的方式進(jìn)行配置,”進(jìn)行這項(xiàng)研究的研究人員之一丹尼爾·塞塔(DanielSeita),告訴TechXplore。“當(dāng)我們開(kāi)始這個(gè)項(xiàng)目時(shí),我們知道最近在機(jī)器人操縱織物方面有很多工作,但其中大部分工作涉及操縱單塊織物。我們的論文解決了學(xué)習(xí)操縱織物的相對(duì)較少探索的方向。使用觸覺(jué)感應(yīng)的一堆織物。”

    大多數(shù)現(xiàn)有的在機(jī)器人中實(shí)現(xiàn)織物操作的方法僅基于使用視覺(jué)傳感器,例如僅收集視覺(jué)數(shù)據(jù)的相機(jī)或成像器。雖然其中一些方法取得了良好的效果,但它們對(duì)視覺(jué)傳感器的依賴(lài)可能會(huì)限制它們對(duì)涉及操縱單塊布料的簡(jiǎn)單任務(wù)的適用性。

    另一方面,Seita及其同事SashankTirumala和ThomasWeng設(shè)計(jì)的新方法使用了由名為ReSkin的觸覺(jué)傳感器收集的數(shù)據(jù),該傳感器可以推斷與材料紋理及其與環(huán)境相互作用相關(guān)的信息。使用這些觸覺(jué)數(shù)據(jù),該團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個(gè)分類(lèi)器來(lái)確定機(jī)器人抓取的織物層數(shù)。

    “我們的觸覺(jué)數(shù)據(jù)來(lái)自去年CMU最近開(kāi)發(fā)的ReSkin傳感器,”Weng解釋說(shuō)。“我們使用這個(gè)分類(lèi)器來(lái)調(diào)整夾子的高度,以便從一堆織物中抓住一個(gè)或兩個(gè)最頂層的織物層。”

    為了評(píng)估他們的技術(shù),該團(tuán)隊(duì)在真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行了180次實(shí)驗(yàn)試驗(yàn),使用由Franka機(jī)械臂、迷你Delta夾持器和Reskin傳感器(集成在夾持器的“手指”上)組成的機(jī)器人系統(tǒng)來(lái)抓取一堆或兩塊布。他們的方法取得了可喜的成果,優(yōu)于不考慮觸覺(jué)反饋的基線方法。

    “與僅使用相機(jī)的先前方法相比,我們基于觸覺(jué)感應(yīng)的方法不受織物圖案、照明變化和其他視覺(jué)差異的影響,”Tirumala說(shuō)。“我們很高興看到來(lái)自ReSkin傳感器等電磁設(shè)備的觸覺(jué)感應(yīng)可以為精細(xì)的操作任務(wù)提供足夠的信號(hào),例如抓住一兩個(gè)織物層。我們相信這將推動(dòng)未來(lái)對(duì)布料的觸覺(jué)感應(yīng)研究由機(jī)器人操縱。”

    在未來(lái),Tirumala、Weng、Seita和他們的同事希望這種操作方法可以幫助提高機(jī)器人的能力,這些機(jī)器人旨在部署在織物制造設(shè)施、洗衣服務(wù)或家庭中。具體來(lái)說(shuō),它可以提高這些機(jī)器人處理復(fù)雜紡織品、多塊布、衣物、毯子、衣服和其他基于織物的物體的能力。

    “我們的計(jì)劃是繼續(xù)探索使用觸覺(jué)傳感來(lái)掌握任意數(shù)量的織物層,而不是我們?cè)谶@項(xiàng)工作中關(guān)注的一兩層,”Weng補(bǔ)充道。“此外,我們正在研究結(jié)合視覺(jué)和觸覺(jué)傳感的多模式方法,以便我們可以利用這兩種傳感器模式的優(yōu)勢(shì)。”

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