Инженеры Массачусетского технологического института пришли к выводу, что захват роботов, которые работают на производственных заводах, можно сделать более совершенным благодаря использованию окружающей среды.
Большинство роботов на предприятиях довольно неуклюжи: они оснащены большими клешнями или когтями, предназначенными для выполнения простых маневров, таких как захват объекта и размещение его в какой-нибудь сборочной линии. Более сложные движения, требующие понимания при наладке схватывания объекта, по-прежнему вне досягаемости для многих промышленных роботов.
Таким образом, инженеры МИТ подали руку помощи в качестве дополнительной среды. Команда во главе с доцентом машиностроения Alberto Rodriguez и аспирантом Nikhil Chavan-Dafle разработала модель, которая предсказывает силу, с которой автоматизированный захват должен прижаться к различным приспособлениям в окружающей среде для его приспосабливания к схватыванию объекта.
Например, если робот пытается захватить карандаш в его середине, но вместо этого он берет его в районе ластика, он сможет использовать среду для корректировки своей хватки. Вместо того, чтобы выпустить карандаш и попробовать сделать попытку взять его снова правильно, модель Родригеса позволяет роботу немного ослабить хватку, упереться карандашом в дополнительную перегородку и проскользить вдоль по карандашу до его середины.
Такое партнерство роботов с окружающей средой для улучшения своей ловкости подход Родригеса называет «внешней ловкостью», в отличие от внутренней ловкости, скажем, человеческой руки. Для регулировки положения кисти руки на карандаше люди используют перемещение пальцев по рубашке карандаша. Программирование внутренней ловкости роботизированной руки робота является очень сложным процессом, значительно повышая его стоимость.
Если владельцы предприятий не могут позволить себе иметь роботизированную руку за $100 000, данный способ придает некоторую ловкость при очень простых захватах.
Alberto Rodriguez и Nikhil Chavan-Dafle планируют представить документ с подробным описанием их нового подхода в сентябре на Международной конференции по робототехнике и интеллектуальным системам.