Многие коммерческие роботизированные руки выполняют задачи, которые робототехники называют «взять и положить»: рука поднимает объект в одном месте и помещает его в другое. Как правило, объекты, скажем, автомобильные компоненты вдоль сборочной линии, расположены так, что рука может легко ухватиться за них; придаток, который делает захват чаще всего сделан с учетом формы объектов.

Однако, домашние роботы общего назначения, должны быть в состоянии управлять объектами любой формы, в любом месте. На данный момент, коммерчески доступные роботы не обладают ловкостью человеческой руки.

В этом году на международной конференции по робототехнике и автоматизации IEEE, студенты компьютерных наук Массачусетского технологического института и Лаборатории искусственного интеллекта планируют представить документы, показывающие, как бытовые роботы могли бы использовать нестандартное мышление, чтобы компенсировать свои физические недостатки.

Одна из работ концентрируется на взятие объектов, другие на размещении. Дженнифер Барри, аспирант в группе, описывает алгоритм, который позволяет роботу толкать объект по столу так, что он попадает в зону захвата. Энни Холлидей, старшая по специальности в области электротехники и информатики MIT, показывает, как двуручный робот может использовать один из своих захватов для фиксации объекта, установленного другим захватом.

Большинство экспериментальных роботов общего назначения используют алгоритм планирования движение, который называется «быстрое исследование случайного дерева», которое показывает ограниченное число траекторий без столкновения через окружающую среду. Это как карта метро, наложенная на карту города. Достаточно сложный робот может иметь руки с количеством различных суставов до семи и больше; если робот также установлен на мобильной базе, как это было Willow Garage PR2, то проверка столкновений может означать поиски траектории в 10-мерном пространстве.

Добавьте сюда ещё и трехмерный объект с тремя осями ориентации, которые робот должен толкнуть по столу, и размер пространства поиска разбухает до 16 измерений, которые слишком велики, чтобы искать эффективно. Первый шаг Барри был нацелен на поиски краткого способа представления физических свойств толкаемого объекта, как он будет реагировать на различные силы, приложенные с разных направлений. Вооружившись этим описанием, она может ограничить пространство возможных траекторий движения объекта в полезных направлениях. «Это позволяет нам сосредоточиться на поиске интересных частей пространства, а не просто гулять по 16 измерениях», говорит она. Наконец, после модификации алгоритма планирования движения, она должна была убедиться в устойчивости конструкции.

В отличие от традиционных решений, алгоритм Холлидей в некотором смысле инвертирует обычные задачи планирования движения. Вместо определение путей, позволяющих избежать столкновения и присоединения к ним, она определяет пути, которые увеличивают вероятность столкновения. Если робот использует один манипулятор с одной стороны, для удержания объекта, который склонению к опрокидыванию, то можно поискать место с другой стороны для другой руки, которое будет блокировать плохие пути и подправит направление движения объекта в нужную сторону.

Как и в случае Барри, для Холлидей необходимо было найти простой способ представления физических свойств объекта манипулироемого роботом. В дополнению к возможности размещения высоких, неустойчивых объектов, ее алгоритм также позволяет обрабатывать случаи, при которых робот устанавливает объект на столе, но объект прилипает к резиновой оболочке захвата робота. С алгоритмом Холлидей, робот может использовать свой свободный захват для предотвращения сползания объекта, в случае освобождения другого захвата.

И Барри и Холлидей позволяют изменение их алгоритмов через интерфейсы прикладного программирования, которые позволят другим исследователям подключить свои параметры, описывающие физические свойства поведения новых типов объектов. Но конечная цель состоит в том, чтобы робот сам смог определить соответствующие свойства объектов, подняв, толкая или иным образом манипулируя ими.

При этом исследователи не слишком обеспокоены возможностью того, что аппаратные усовершенствования сделают их алгоритмы устаревшими. «Мысль в том, что мы вряд ли получим руки, которые являются такими-же гибкими и ловкими, как человеческие руки, и даже если бы мы такое получили, было бы чрезвычайно трудно планировать движения для них», говорит Барри. «Таким образом, мы всегда должны думать об интересных способах поднятия вещей». «Вы видите много демо записей, где робот может сделать что-то вроде толкания тарелок, но это, как правило, захардкодено для демки: робот знает, что в этот момент, он должен делать это действие для этой конкретной вещи», говорит Кайджен Сяо, научный сотрудник и менеджер Willow Garage, компании, которая производит PR2. Исследования Барри и Холлидей, напротив, являются «основой для включения такого поведения роботов в общее движение решения проблем планирования движения». «Это очень сложная проблема, потому что она связана с многомерностью пространства движения. Я думаю, что это очень важное и оригинальное исследование».