Роботов научили эффективно взаимодействовать с верёвками и тканью
Исследователи из Мичиганского университета разработали специальный алгоритм для обучения роботов работе с мягкими материалами, такими как верёвка или ткань, которые постоянно меняют форму.
Благодаря ему робот может поднимать предметы и перемещать их, не зная физики и геометрии всего окружающего пространства. Машину научили самостоятельно предсказывать, когда она может доверять своим операционным моделям, а когда следует «откатиться», чтобы ситуация не вышла из под контроля.
Сначала инженеры разработали простую модель верёвки, которая движется по открытому пространству. Затем они постепенно добавляли препятствия и применяли классификатор, чтобы робот учился отличать стандартное поведение материала от ненадёжного.
Наконец, в программу добавили шаги восстановления, чтобы робот смог спокойно вернуться к предыдущему шагу, не «вникая» в суть появившейся проблемы.
По сути в своей работе исследователи реализовали два фундаментальных принципа:
- создание классификатора, который предсказывает, когда можно доверять той или иной модели;
- применение политики восстановления, если модель оказывается ненадёжной.
В настоящее время модели, которые роботы используют для выполнения задач, хорошо работают в структурированной лабораторной среде. Однако, когда они оказываются в непривычном пространстве или взаимодействуют с новыми материалами, всё может пойти не по плану.
Простые алгоритмы помогут роботу обобщить свои знания и применить их в ситуациях, которые ранее не встречались. Подобный подход применяется и в других областях науки и робототехники.
Ранее из полиции Нью-Йорка «уволили» робота-пса Spot, который доставлял еду заложникам и искал взрывные устройства в потенциально заминированных зданиях.