Исследователи из Японии разработали систему, которая научит роботов держать предметы в руках, как это делает человек. Машины будут сами рассчитывать способ захвата и необходимую силу в реальных, не лабораторных условиях.
Несмотря на прогресс в области автоматизации роботов, камнем преткновения остается момент захвата предметов, когда у объекта меняются вес, форма или текстура. В отличие от человека, роботизированные системы не способны интуитивно адаптироваться к новым предметам. В результате андроиды отлично работают на производствах, но с трудом осваиваются в больницах, на кухнях или в быту.
Японские исследователи разработали новую адаптивную систему воспроизведения движений, которая основана на регрессии гауссовского процесса, чтобы решить эту проблему. Теперь, регистрируя движения человека, робот изучает, как свойства объекта соотносятся с приложенной силой и положением рук. После соответствующего обучения робот, грубо говоря, будет пытаться предугадать — сколько сил необходимо для поднятия того или иного предмета.
Новую систему обучения только тестируют, однако она уже уменьшила ошибки в определении положения предмета и силы на 30-40%. Еще один важный нюанс — минимальное количество данных, которое требуются для обучения роботов. Это поможет снизить стоимость и сложность внедрения новых машин в различные сферы жизни.
