تساعد القدرة على اختيار قبضة الروبوتات المسلحة على التقاط الأشياء بشكل أسرع من أي وقت مضى.
منذ عدة سنوات ونحن نتابع التقدم المحرز في مشروع
Dex-Net ، الذي يحاول تطوير قبضة عالمية للروبوتات ، وفي منتصف يناير تم نشر عمل جديد في مجلة Science Robotics ، حيث قدم علماء من جامعة كاليفورنيا في بيركلي Dex-Net 4.0. الأخبار الأكثر أهمية وإثارة للاهتمام المتعلقة بهذا العمل هي أن أحدث إصدار من Dex-Net نجح في التقاط 95 ٪ من الكائنات غير المعروفة سابقًا بسرعة 300 قطعة في الساعة ، وذلك بفضل روبوت مضمن ، والذي يتيح له اختيار واحد من نوعين من الأسرى.
لتكون قادرًا على المقارنة ، دعنا نقول أن الشخص قادر على رفع هذه الأشياء مرتين بأسرع ، من 400 إلى 600 قطعة في الساعة. وأود أن أقول أنه في حالة الشخص ، يمكن للمرء أن يتوقع نجاحًا بنسبة 100٪ في الالتقاط - أو على الأقل تقريبًا جيدًا لهذا الرقم ، إذا تم السماح للموضوع بإجراء عدة محاولات مع كل كائن. لذلك وضعنا شريط عالية جدا للسيارات. جزء من نجاحنا في التقاط الأشياء (وفي قدرتنا على الفهم ككل) هو تجربتنا العظيمة في العمل مع كائنات من العديد من الأشكال والأحجام والأوزان ، مع احتكاك المواد المختلفة واحتمال تشوه الكائنات أثناء الالتقاط. دون أن ندرك ذلك ، نحن قادرون على بناء نماذج مفصلة من الكائنات في الرأس ، وهي تساعدنا بسهولة على انتزاع الكائنات غير المرئية سابقًا ورفعها.
لكن الروبوتات لا تستطيع الوصول إلى هذا النموذج التجريبي في العالم. يعتمدون على التدريب بناءً على مهمة محددة - وهنا يأتي دور Dex-Net. تتعلم كيفية التقاط الأشياء ، والتدريب على عمليات المحاكاة ، واستخدام ملايين نماذج الأشياء ثلاثية الأبعاد والفيزياء العشوائية قليلاً لنقل نجاحات المحاكاة بشكل أفضل إلى العالم الحقيقي. عدم اليقين المصطنع يسمح للنظام بالعمل مع أشياء مثل ضوضاء المستشعر وتحولات المعايرة التدريجية الصغيرة - بالطبع ، يمكن الحصول على نتائج أكثر واقعية من خلال تدريب الروبوتات الحقيقية ، ولكن بعد ذلك ستوضع قيود مثل الحاجة إلى وجود العديد من الروبوتات الحقيقية ومنحها وقت العمل - ومن يريد أن ينتظرهم؟
يكمن تفرد Dex-Net 4.0 في حقيقة أن القواعد التي يطورها لالتقاط الكائنات "غير مضحكة" ، أي أن الروبوت يحتوي على اثنين من اللقطات ، ويقرر أي منها سيستخدم حاليًا. ومع ذلك ، على عكس الأشخاص الذين يعانون من الدمدمة ، يمتلك هذا الروبوت قبضة مختلفة على يديه: مشبك بإصبعين وكأس شفط فراغ. بناءً على تقييم أولي لجودة الالتقاط ، تختار Dex-Net أيًا من اللقطات يمكنها التقاط الكائن بشكل أكثر موثوقية. تتيح هذه التقنية إمكانية التقاط الأشياء بسرعة وموثوقية: يمكن ABB YuMi في الفيديو أعلاه التقاط حوالي 300 كائن غير مرئي سابقًا في الساعة ، بكفاءة 95٪. ويتيح لك Dex-Net توصيل أنواع أخرى من اللقطات. بعد التدريب الإضافي (وإضافة اللقطات إلى الروبوت ، يمكنك تعليمه كيفية التعامل مع قبضة الإلكتروستاتيك أو الأيدي ذات الخمسة أصابع أو قبضة تشبه أبو بريص أو أي شيء آخر).
بالطبع ، من المثير للاهتمام دائمًا دراسة تلك الحالات التي تبلغ 5٪ عندما فشل الروبوت في أخذ العنصر ، وإليك بعض الأمثلة:
تُظهر الصورة الأولى كائنات "إشكالية" ، والتي يصعب رفعها بشكل خاص بسبب "الهندسة الإشكالية والشفافية وسطح المرآة والتشوه". لا تتعامل Dex-Net مع هذه الكائنات إلا في 63٪ من الحالات ، على الرغم من أنك إذا سمحت للنظام بتذكر حالات الفشل السابقة ونقل الموضوع إلى حد ما ، وإذا لم يكن من الواضح كيفية الاستيلاء عليها ، فستزداد الموثوقية إلى 80٪.
تُظهر الصورة الثانية الكائنات التي لا يتعامل معها Dex-Net 4.0 على الإطلاق ، "نظرًا لخصائص الانعكاس ، مثل الشفافية ، والتي تؤثر على إدراك العمق ، وخصائص المواد ، مثل المسامية والليونة (على سبيل المثال ، العبوة السائبة) ، مما يؤثر على القدرة على التمسك بالسطح مع كوب الشفط. " تجدر الإشارة إلى أن قبضة الإصبعين لا تحتوي على أي مستشعرات للقوة أو أجهزة استشعار عن طريق اللمس ، لذلك لا يزال هناك شيء بحاجة إلى تحسين في النظام.
يمكنك أيضًا مراعاة الحالات التي تكون فيها الكفاءة التي لا تصل إلى 100٪ مقبولة. هناك العديد من الطرق الواقعية للتعامل مع حالات الفشل من خلال عمليات الاستيلاء: يمكنك توجيه الروبوت إلى جمع كل الأشياء من السلة ، وإرسال الباقي إلى شخص يتعامل مع الأشياء المعقدة. أو ، في مرحلة ما ، سيكون من المنطقي تغيير عبوة الكائنات بحيث يصبح من السهل التقاط العناصر التي يصعب التقاطها بشكل آلي. في أي حال ، فإن هذا هو أكثر من مسألة "متى" ، وليس "إذا" ، وبسبب كم هو جذاب لزيادة أتمتة سلسلة التوريد ، من المرجح أن يأتي هذا "متى" في وقت قريب جدًا.