MIT помогает роботам регулировать захват с помощью новых алгоритмов
Вы можете не заметить, как легко вы можете сдвинуть ручку, поднимая предмет, но инженеры-робототехники много думают об этом. Даже самые сложные механизированные захватчики иногда не могут схватить нужную часть объекта, и его перемещение - сложный в вычислительном отношении маневр. Исследователи из Массачусетского технологического института разработали новый алгоритм, который мог бы помочь роботам подталкивать предметы в выбранные схемы.
Когда человеку нужно отрегулировать свою хватку на чем-либо, не используя другую руку, он обычно прижимает ее к плоской поверхности. Подумайте о том, как вы могли бы сдвинуть ручку карандаша при использовании ластика - этот же процесс мог бы помочь роботу поднимать и манипулировать объектами из неорганизованного мусорного ведра с гораздо большей эффективностью. К сожалению, традиционным алгоритмам потребовались бы десятки минут, чтобы запланировать последовательность действий, чтобы переместить его захват, используя поддержку от стены или стола. Это то, на что надеется обратиться новое исследование от MIT.
Новые алгоритмы, разработанные MIT, могут планировать, как захват может толкать или скользить вдоль неподвижной поверхности, чтобы изменить положение объекта менее чем за секунду. Это многократное увеличение эффективности благодаря оптимизированному мышлению о физике. Ранее программе, пытающейся вычислить что-то вроде роботизированной руки, толкающей блок к стене, чтобы отрегулировать ее хватку, нужно было решать сложную математику, подтверждающую планируемый маневр в контексте физических законов, таких как законы движения Ньютона и законы Кулона. Вместо этого новый алгоритм использует конические карты трения, которые команда называет «конусами движения».
Значения внутри конуса движения описывают, как схватчик может толкать или скользить по объекту, в то же время соблюдая физические законы и сохраняя его хватку. Все, что находится вне конуса, может привести к падению объекта. Команда вычисляет конус движения для желаемого результата, который дает подмножество возможных движений, которые не заставят граспера бросить свой груз. Команда отмечает, что это все еще сложный процесс для того, что люди могут делать автоматически, но это намного быстрее, чем старые методы. То, что при использовании старых методов заняло 500 секунд, теперь занимает всего одну секунду.
Вы можете увидеть пример нового алгоритма в действии выше. Команда провела тысячи тестов, чтобы проверить модель конуса движения. Если бы они применили толчок, который находился внутри конуса движения, захват был бы под контролем. Что-нибудь за пределами конуса заставило схвата уронить предмет. Команда надеется, что эта технология в конечном итоге будет полезна в производственных и складских условиях
Читать далее
Новая серия AMD Radeon RX 6000 оптимизирована для борьбы с амперами
AMD представила серию RX 6000 сегодня. Впервые с момента покупки ATI в 2006 году использование графических процессоров AMD на платформах AMD даст определенные преимущества.
Новые детали Intel Rocket Lake: обратная совместимость, графика Xe, Cypress Cove
Intel опубликовала немного больше информации о Rocket Lake и его 10-нм процессоре, который был перенесен на 14-нм.
Хаббл исследует 16 "Психеи", астероид стоимостью 10 000 квадриллионов долларов
Исследователи только что завершили ультрафиолетовое обследование 16 Psyche, сверхценного астероида, который НАСА планирует посетить в 2026 году.
Intel представляет новые мобильные графические процессоры Xe Max для создателей контента начального уровня
Intel выпустила новый потребительский мобильный графический процессор, но у него очень специфический вариант использования, по крайней мере, на данный момент.