|
Воображение помогло роботу управиться с инструментами
|
|
|
|
Американские инженеры разработали алгоритм для роботов, позволяющий им использовать инструменты для перемещения предметов. Во время обучения робот комбинирует два подхода: экспериментирует, перемещая предметы случайным образом, а также представляет с помощью нейросети, к какому результату приведет то или иное действие. Эксперименты с алгоритмом показали, что он позволяет роботу эффективно использовать простые инструменты, даже если он видит их впервые, рассказывают авторы статьи, опубликованной на arXiv.org.
|
|
|
|
При выполнении бытовых действий люди зачастую пользуются инструментами, упрощающими выполнение задачи. При этом мы способны самостоятельно понять, стоит ли применять тот или иной инструмент в конкретной ситуации или же можно обойтись своими руками. К примеру, собирать большое количество мелких предметов удобнее с помощью совка, а поднять один легкий предмет проще без него. Все эти манипуляции кажутся очевидными, однако для роботов сама концепция передвижения одних предметов с помощью других является нетривиальной.
|
|
|
Группа разработчиков под руководством Челси Финн (Chelsea Finn) из Калифорнийского университета в Беркли разработала алгоритм, позволяющий роботам использовать для перемещения одних объектов другие в качестве инструментов, а также самостоятельно принимать решение, оптимально ли применять их в текущей ситуации. Алгоритм позволяет давать роботу задачу в виде визуальных маркеров, которые стрелками показывают, куда нужно передвинуть тот или иной предмет. После этого алгоритм производит расчеты и управляет манипулятором, который отслеживает свои действия с помощью камеры.
|
|
|
|
В основе алгоритма лежит интересный подход: он планирует возможные последовательности действий для манипулятора, а затем отдает этот набор последовательностей нейросети, которая синтезирует видео, соответствующее каждой последовательности. Нейросеть берет предыдущий кадр и действие для текущего отрезка времени и выдает в ответ синтезированный следующий кадр. После этого алгоритм анализирует созданные нейросетью видеозаписи и сравнивает конечное расположение предметов на них с изображением, на котором отражено задание пользователя. Затем он сортирует их на основании того, насколько близко результат соответствует заданию пользователя. После этого он отбирает лучшие действия и планирует их заново таким образом, чтобы они были ближе к заданию. Наконец, определив наилучшую последовательность действий, робот выполняет ее, передвигая предметы.
|
|
|
|
Для обучения разработчики совместили два распространенных подхода, применяемых в машинном обучении — имитационное обучение и обучение без учителя. Во время имитационного обучения разработчики брали в руки манипулятор и вручную показывали роботу, как необходимо выполнить действие с помощью инструмента в конкретной ситуации. Во время каждого из таких сеансов робот записывает задание пользователя, видео выполнения действия и положения манипулятора во время выполнения. При обучении без учителя робот самостоятельно выбирал действия случайным образом. Благодаря этому он получил большой объем данных о взаимодействии инструментов и предметов с помощью обучения без учителя, но при этом также увидел примеры оптимальных действий, которых он вряд ли достиг бы с помощью случайного выбора. Кроме того, авторы также использовали записи выполнения различных действий роботами из датасета BAIR Robot Interaction Dataset.
|
|
|
|
Эксперименты показали, что робот во многих случаях способен хватать инструменты и передвигать предметы в заданную область. К примеру, он может взять щетку и переместить несколько предметов в совок за одно действие. Кроме того, эксперименты показали, что в некоторых случаях робот понимает, что оптимальнее выполнить задачу без инструмента — с помощью только собственного манипулятора. Наконец, авторы отмечают, что робот показал достаточно высокий уровень генерализации и смог использовать инструменты нового для себя типа, не встречавшиеся ему во время обучения.
|
|
|
|
В прошлом году другая группа американских инженеров научила модульного робота использовать подручные инструменты. К примеру, он способен самостоятельно оценить обстановку, понять, что он не может забраться на препятствие, и поднести к нему наклонный пандус. А другая группа инженеров из Калифорнийского университета в Беркли недавно научила робота с двумя захватами разных типов определять, какой из них оптимальнее применить для текущей задачи.
|
|
|
|
Источник
|
