Рубрики Исслeдoвaтeли из Лaбoрaтoрии инфoрмaциoнныx тexнoлoгий и искусствeннoгo интeллeктa Мaссaчусeтскoгo тexнoлoгичeскoгo институтa (CSAIL MIT) рaзрaбoтaли систeму, кoтoрaя пoзвoляeт дaжe нeoпытнoму oпeрaтoру упрaвлять рoбoтoм, а также позволяет переносить навыки между роботами разной конструкции. Доклад будет представлен на конференции ICRA 2017, кратко о разработке рассказывает Engadget.
Сегодня для обучения роботов какому-либо действию широко используется детальное программирование движений робота, набор нужной последовательности из готовых небольших движений (семплинг), либо наглядная демонстрация «как надо» с помощью контроллера или физического перемещения частей робота, во время которой робот записывает производимые движения и затем может их повторить. У этих методов есть свои слабые места: обученный через демонстрацию робот не сможет передать свои навыки устройству, которое даже незначительно отличается по конструкции, а перенастройка отдельных движений робота прямым программированием или с помощью семплинга требует некоторого времени и наличия квалифицированного специалиста.
MITCSAIL / YouTube
Разработанная в MIT программная платформа C-LEARN совмещает два популярных подхода: робот пользуется библиотекой простых движений с заданными оператором ограничениями (например, библиотека содержит данные о хвате манипулятора, подходящего к форме и жесткости предмета), а оператор, не обладающий навыками программирования, показывает роботу в 3D-интерфейсе движения, ключевые для выполнения задачи. После демонстрации система самостоятельно подбирает последовательность движений робота и показывает ее оператору. Оператор при необходимости может внести правки в автоматически составленную последовательность действий.
Для демонстрации работоспособности системы разработчики опубликовали ролик, в котором, например, робот достает цилиндр из более крупного объекта. По словам разработчиков C-LEARN, при тестировании системы робот Optimus показал успешное выполнение задачи в 87,5 процентах случаев без корректировки со стороны оператора и 100-процентный успех при правке последовательности действий оператором.
При этом C-LEARN не только упрощает программирование действий для конкретного робота, но и позволяет заново «пересобрать» задачу для выполнения роботом другой конструкции. Так, авторам удалось успешно передать гуманоидному роботу Atlas навыки, полученные роботом Optimus. В частности, робот научил робота открывать двери, а также доставать предметы из ящика и перемещать их.
Существуют и другие методы обучения роботов. Например, нередко используются методы машинного обучения: роботы уже могут коллективно обучаться выполнению одной задачи, сохранять равновесие, смягчать удар при падении, держать пистолет и даже правдоподобно давать пять.
Автор: Николай Воронцов