麻省理工学院的新算法让机器人更快地掌握物体

麻省理工学院的机械爪

一种新的算法加快了机器人抓手利用周围环境操纵物体的规划过程。图片由研究人员提供

一种算法加快了机器人的规划过程,它们用来调整对物体的抓取、挑选和分类,或使用工具。

如果你坐在桌子旁,手边有一支钢笔或铅笔,试试这个动作:用拇指和食指抓住钢笔的一端,把另一端推到桌子上。手指顺着笔向下滑动,然后把笔倒过来,不要让笔掉下来。不是很难,对吧?

但对于一个机器人来说——比如说,一个正在对一堆物体进行排序并试图很好地掌握其中一个物体的机器人——这是一个在计算上很费力的动作。在尝试移动之前,它必须计算一系列的属性和概率,比如桌子、笔和它的两个手指的摩擦力和几何形状,以及这些属性的各种组合是如何基于基本物理定律机械地相互作用的。

现在麻省理工学院工程师们已经找到了一种方法,可以大大加快机器人的规划过程,通过将物体推到固定的表面来调整其对物体的抓地力。传统的算法需要几十分钟来规划一系列的动作,而新团队的方法将这个预先规划的过程缩短到不到一秒钟。

麻省理工学院(MIT)机械工程副教授阿尔贝托·罗德里格斯(Alberto Rodriguez)表示,更快速的规划过程将使机器人,尤其是在工业环境中,迅速弄清楚如何推动、滑动,或者利用环境中的特征来重新定位它们所抓的物体。这种灵活的操作对于任何涉及挑选和排序的任务都是有用的,甚至是复杂的工具使用。

罗德里格斯说:“这是一种扩展即使是简单的机器人抓手灵活性的方法,因为在一天结束的时候,环境是每个机器人周围的东西。”

团队的结果发表于2019年10月17日国际机器人研究杂志.罗德里格斯的合著者是主要作者Nikhil Chavan-Dafle,一位机械工程研究生,以及Rachel Holladay,一位电子工程和计算机科学研究生。

锥体物理学

罗德里格斯的小组致力于使机器人能够利用它们的环境来帮助它们完成体力工作,比如在垃圾桶里挑选和分类物品。

现有的算法通常需要数小时预案机械爪的运动序列,主要是因为,每一个动作,它认为,必须首先计算算法,运动是否会满足一些物理定律,比如牛顿运动定律和库仑定律描述对象之间的摩擦力。

“整合所有这些定律,考虑机器人能做的所有可能的运动,然后从中选择一个有用的,这是一个乏味的计算过程,”罗德里格斯说。

他和他的同事们在决定机器人的手应该如何移动之前,找到了一种紧凑的方法来解决这些操作的物理问题。他们通过使用“运动锥”来做到这一点,它本质上是视觉的、锥形的摩擦地图。

圆锥体的内部描述了适用于特定位置的物体的所有推动运动,同时满足物理学的基本定律,使机器人能够抓住物体。圆锥体外的空间代表了所有的推力,这些推力会以某种方式使物体从机器人的手中滑出去。

Holladay解释说:“看似简单的变化,比如机器人抓取物体的难度,可以显著改变物体在被推时的移动方式。”“根据你抓取的力度,会有不同的动作。这是算法处理的物理推理的一部分。”

该团队的算法计算了一个运动锥,用于机器人抓取器、它所抓取的物体和它所推动的环境之间的不同可能配置,以便选择和排序不同的可行推动来重新定位物体。

Holladay说:“这是一个复杂的过程,但仍然比传统方法快得多——快到计划整个系列的推送只需要半秒钟。”

大计划

研究人员在一个三向交互的物理设置上测试了新算法,在这个物理设置中,一个简单的机器人抓手拿着一个t型块,推着一根竖条。他们使用了多种启动配置,机器人在一个特定的位置抓住木块,并从一个特定的角度推动木块。对于每一个初始配置,算法立即生成机器人可能施加的所有可能力的地图,以及产生的块的位置。

Holladay说:“我们做了几千次推送,以验证我们的模型正确地预测了现实世界发生的事情。”“如果我们在圆锥体内部施加推力,被抓住的物体应该仍在控制之下。如果它在外面,物体就会从手中滑落。”

研究人员发现,该算法的预测可靠匹配的物理结果在实验室里,计划序列的运动,如调整块对酒吧之前设置了一个表在一个直立的位置——在不到一秒钟的时间,与传统的算法相比计划接管500秒。

罗德里格斯说:“因为我们对机器人、物体和环境之间的三方互动机制有了这种紧凑的表述,我们现在可以解决更大的规划问题。”

该小组希望应用并扩展其方法,使机器人抓取器能够处理不同类型的工具,例如在制造环境中。

“大多数使用工具的工厂机器人都有一只专门设计的手,所以他们没有掌握螺丝刀并以多种方式使用它的能力,他们只是把手变成了螺丝刀,”Holladay说。“你可以想象,这需要更灵活的计划,但它更有局限性。我们希望机器人能够使用和捡起很多不同的东西。”

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参考:Nikhil Chavan-Dafle、Rachel Holladay和Alberto Rodriguez的“平面手控运动锥”,2019年10月17日,国际机器人研究杂志
DOI: 10.1177 / 0278364919880257

这项研究得到了Mathworks、MIT-HKUST联盟和美国国家科学基金会的部分支持。

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