Một thuật toán giúp tăng tốc quá trình lập kế hoạch mà robot sử dụng để điều chỉnh độ bám của chúng trên các vật thể, chọn và sắp xếp hoặc sử dụng công cụ

Nhưng đối với một robot – giả sử là một con robot đang phân loại qua một thùng đồ vật và cố gắng nắm lấy một trong số chúng thì đây là một thao tác cần phải có sự tính toán. Để  làm được điều này thì trước khi Robot thử di chuyển, nó phải tính toán một loạt các tính chất và xác suất, chẳng hạn như ma sát và hình học của bàn, bút và hai ngón tay của nó sau đó nó sẽ dựa trên các định luật vật lý cơ bản để tính toán cách kết hợp các tính chất này tương tác một cách cơ học.

Bây giờ các kỹ sư của MIT đã tìm ra một cách để tăng tốc đáng kể quá trình lập kế hoạch cần thiết cho robot để điều chỉnh độ bám của nó trên một vật thể bằng cách đẩy vật thể đó lên bề mặt đứng yên. Trong khi các thuật toán truyền thống sẽ cần hàng chục phút để lập kế hoạch cho một chuỗi các chuyển động, cách tiếp cận của nhóm mới sẽ loại bỏ quá trình lên kế hoạch trước này xuống dưới một giây.

Đặc biệt là trong môi trường công nghiệp, quy trình lập kế hoạch nhanh hơn sẽ cho phép robot nhanh chóng tìm ra cách chống lại sự trượt dọc hoặc sử dụng các tính năng để định vị lại các vật thể trong tầm tay của chúng . Các thao tác nhanh nhẹn như vậy rất hữu ích cho bất kỳ tác vụ nào liên quan đến chọn và sắp xếp hoặc thậm chí sử dụng công cụ phức tạp.

Đây là một cách để mở rộng sự khéo léo của những tay cầm robot đơn giản, bởi vì vào cuối ngày, môi trường là thứ mà mọi robot đều có xung quanh nó.

Kết quả của nhóm được công bố ngày hôm nay trên Tạp chí quốc tế về nghiên cứu robot. Đồng tác giả của Rodriguez là tác giả chính Nikhil Chavan-Dafle, một sinh viên tốt nghiệp ngành cơ khí, và Rachel Holladay, một sinh viên tốt nghiệp ngành kỹ thuật điện và khoa học máy tính.

Vật lý trong hình nón

Nhóm của Rodriguez hoạt động dựa trên việc cho phép robot tận dụng môi trường của chúng để giúp chúng hoàn thành các nhiệm vụ vật lý, chẳng hạn như chọn và sắp xếp các vật thể trong thùng.

Các thuật toán hiện tại thường mất hàng giờ để lên kế hoạch trước cho một chuỗi các chuyển động cho bộ kẹp robot vì đối với mọi chuyển động mà nó xem xét thì trước tiên thuật toán phải tính toán xem chuyển động đó có thỏa mãn một số định luật vật lý hay không, chẳng hạn như định luật chuyển động của Newton và Coulomb định luật mô tả lực ma sát giữa các vật.

Đó là một quá trình tính toán rất phức tạp và tốn thời gian để tích hợp tất cả các định luật đó sau đó mới xem xét tất cả các chuyển động có thể mà robot có thể làm rồi chọn một quy trình hữu ích trong số đó.

Rodriguez và các đồng nghiệp đã tìm ra một cách nhỏ gọn để giải quyết vật lý của các thao tác này trước khi quyết định cách tay của robot nên di chuyển. Họ đã làm như vậy bằng cách sử dụng “hình nón chuyển động”, về cơ bản là các bản đồ ma sát hình nón.

Mặt trong của hình nón mô tả tất cả các chuyển động đẩy có thể được áp dụng cho một vật thể ở một vị trí cụ thể và đồng thời thỏa mãn các định luật vật lý cơ bản và cho phép robot giữ vật thể. Không gian bên ngoài hình nón đại diện cho tất cả các cú đẩy theo một cách nào đó sẽ khiến một vật thể tuột khỏi tầm tay của robot.

Có vẻ như các biến thể đơn giản, chẳng hạn như robot cứng nắm lấy vật thể như thế nào và có thể thay đổi đáng kể cách vật di chuyển trong tầm nắm khi bị đẩy. Dựa trên mức độ Robot đang nắm bắt thì sẽ có một chuyển động khác. Và đó là một phần lý do vật lý mà thuật toán xử lý.

Thuật toán của nhóm tính toán một hình nón chuyển động cho các cấu hình khác nhau có thể có giữa một dụng cụ kẹp robot, một vật thể mà nó đang giữ và môi trường mà nó đang đẩy để chọn và sắp xếp các lần đẩy khả thi khác nhau để định vị lại đối tượng.

Đó là một quá trình phức tạp nhưng vẫn nhanh hơn nhiều so với phương pháp truyền thống – đủ nhanh để lên kế hoạch cho toàn bộ một loạt các cú đẩy mất nửa giây.

Kế hoạch lớn

Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm thuật toán mới trên thiết lập vật lý với tương tác ba chiều, trong đó một tay cầm robot đơn giản đang giữ một khối hình chữ T và đẩy vào một thanh dọc. Họ đã sử dụng nhiều cấu hình bắt đầu với robot kẹp khối ở một vị trí cụ thể và đẩy nó vào thanh từ một góc nhất định. Đối với mỗi cấu hình bắt đầu thì thuật toán tạo ngay bản đồ của tất cả các lực có thể mà robot có thể áp dụng và vị trí của khối sẽ dẫn đến.

Các nhà khoa học đã thực hiện vài nghìn lần đẩy để xác minh chính xác mô hình của mình dự đoán những gì xảy ra trong thế giới thực. Nếu chúng ta áp dụng một lực đẩy bên trong hình nón, đối tượng nắm được sẽ vẫn nằm trong tầm kiểm soát. Nếu ở bên ngoài, đối tượng sẽ trượt khỏi tầm nắm bắt.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng các dự đoán của thuật toán phù hợp với kết quả vật lý trong phòng thí nghiệm và họ đã lập kế hoạch cho các chuỗi chuyển động – chẳng hạn như định hướng lại khối chống lại thanh trước khi đặt nó xuống bàn ở vị trí thẳng đứng trong chưa đầy một giây so với các thuật toán truyền thống mất đến hơn 500 giây để lên kế hoạch.

“Bởi vì chúng tôi có đại diện nhỏ gọn này về cơ chế của sự tương tác ba chiều giữa robot, vật thể và môi trường của chúng, giờ đây chúng tôi có thể tấn công các vấn đề quy hoạch lớn hơn,” Rodriguez nói.

Nhóm này hy vọng sẽ áp dụng và mở rộng cách tiếp cận của mình để cho phép một dụng cụ kẹp robot xử lý các loại công cụ khác nhau, ví dụ như trong một thiết lập sản xuất.

Hầu hết các robot nhà máy sử dụng các công cụ đều có bàn tay được thiết kế đặc biệt vì vậy thay vì có khả năng nắm bắt tuốc nơ vít và sử dụng nó theo nhiều cách khác nhau thì họ chỉ làm cho tay trở thành một tuốc nơ vít. Bạn có thể tưởng tượng rằng điều đó đòi hỏi kế hoạch ít khéo léo hơn nhưng nó cũng có hạn chế hơn nhiều. Chúng ta sẽ muốn có một robot có thể sử dụng và chọn ra nhiều thứ khác nhau hơn.

Nghiên cứu này được Mathworks, Liên minh MIT-HKUST và Quỹ khoa học quốc gia hỗ trợ.

Nguồn truyện:

Tài liệu được cung cấp bởi Viện Công nghệ Massachusetts . Bản gốc được viết bởi Jennifer Chu. Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.

Tạp chí tham khảo :

1. Nikhil Chavan-Dafle, Rachel Holladay, Alberto Rodriguez. Thao tác phẳng trong tay thông qua các hình nón chuyển động . Tạp chí quốc tế về nghiên cứu robot , 2019; 027836491988025 DOI: 10.1177 / 0278364919880257