Исследователи Университета Суррея в Великобритании разработали инновационный метод, который позволяет роботизированным системам надежно захватывать и удерживать хрупкие, скользкие или асимметричные предметы. Такой подход значительно расширяет возможности автоматизированных решений в промышленности и сфере здравоохранения, повышая их безопасность и эффективность.
Об этом сообщает ProIT
Новый уровень управления захватом предметов
Ученые Школы компьютерных наук и электронной инженерии Университета Суррея создали систему, которая позволяет роботам прогнозировать риск скольжения объекта и мгновенно адаптировать свои движения в реальном времени, чтобы этого избежать. В отличие от предыдущих технологий, которые в основном полагаются лишь на силу сжатия, новый метод имитирует естественные человеческие реакции: роботы не только увеличивают давление, но и изменяют траекторию и положение руки, как это инстинктивно делает человек при угрозе падения предмета.
«Если представить, что вы несете тарелку, которая начинает скользить, большинство людей не просто сжимают ее сильнее — они инстинктивно корректируют движение руки, замедляя ее, наклоняя или изменяя положение, чтобы предотвратить ее падение. Традиционно роботов учили полагаться исключительно на силу захвата, что может быть неэффективным или даже повредить хрупкие предметы. Мы научили наших роботов действовать по-человечески: чувствовать, когда что-то может скользнуть, и автоматически корректировать свои движения, чтобы удержать объекты в безопасности. Это может стать переломным моментом в области автоматизации будущего: от работы с хирургическими инструментами в здравоохранении и сборки деликатных деталей на производстве до сортировки неудобных посылок в логистике или помощи людям по дому», — рассказывает доктор Амир Эсфахани с кафедры робототехники.
Инновации в программном обеспечении и новые возможности
Система основана на принципе «тактильной прямой модели», что позволяет роботам постоянно анализировать запланированные движения и предсказывать возможность скольжения предмета. При этом роботы могут работать с объектами и траекториями, которые не были включены в предыдущее обучение, что свидетельствует о высокой адаптивности технологии.
По словам ученых, новый подход имеет потенциал для внедрения в различных отраслях: от работы с хирургическими инструментами в медицине до сборки сложных элементов на производстве и сортировки нестандартных посылок в логистике. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.