Исследователи из Университета Суррея в Великобритании предложили новый метод роботизированных систем для захвата и сохранения хрупких, скользких или асимметричных объектов.
Это может помочь создать более безопасные и надежные автоматизированные системы как в отрасли, так и в здравоохранении. В новом исследовании исследователи из Школы компьютерных наук и электронных инженеров в Университете Суррея продемонстрировали, как предлагаемый их метод позволяет роботизированным системам предсказывать, когда вполне вероятно, что объект должен оставаться, адаптируя свои собственные движения в режиме реального времени, чтобы предотвратить это.
Новый метод лучше, чем существующие захватывающие технологии, используемые современными роботизированными моделями, и больше похож на то, как люди естественным образом адаптируют свои собственные движения.
«Если вы представляете, что вы носите тарелку, которая начинает скользить, большинство людей не просто затягивают свою хватку — они инстинктивно регулируют движение своей руки, замедляя, наклоняясь или изменяя свое положение, чтобы предотвратить его падение. Традиционно роботы были обучены, чтобы полагаться исключительно на захват, что может быть неэффективным или даже повредить хрупкие объекты. Мы научились, чтобы наши роботы действовали больше как люди: чувствовать, когда что -то собирается проскальзывать, и автоматически регулировать свои движения для защиты объектов. Это может изменить игру для будущей автоматизации — с обработки хирургических инструментов в области здравоохранения и сборки деликатных деталей в производстве до сортировки неудобных пакетов в логистике или помощи людям с домашними обязанностями— сказал доктор Амир Эсфахани из Департамента робототехники.
Результаты показали, что система управления прогнозом, основанная на науке »Тактильная модель для движения вперед«Позволяет роботам предсказать возможность скольжения сайта, постоянно анализируя его запланированные движения. Кроме того, исследователи продемонстрировали, что система способна работать с объектами и траекториями, на которых она ранее не была обучена.
«Мы считаем, что наш подход имеет значительный потенциал для использования в различных промышленных и сервисных роботизированных приложениях, и наша работа открывает новые возможности для внедрения роботов в нашу повседневную жизнь. Мы надеемся, что результаты вдохновят нас на дальнейшие исследования в этой области и будут способствовать последующему развитию робототехники«Говорит Амир Эсфахани.
Результаты были опубликованы в журнале Nature.
