Современные промышленные роботы уверенно справляются с жёсткими и предсказуемыми объектами: они поднимают грузы, сортируют посылки и собирают автомобили. Однако взаимодействие с мягкими, скользкими и легко деформируемыми материалами по-прежнему остаётся одной из самых сложных задач. Именно поэтому сырое филе лосося оказалось серьёзным испытанием для автоматизированных систем.
Разработанный норвежскими учёными Sashimi-Bot получил сразу три манипулятора, каждый из которых отвечает за отдельную задачу. Первая рука фиксирует и правильно располагает кусок рыбы на разделочной доске. Вторая оснащена кухонным ножом и выполняет нарезку. Третий манипулятор использует палочки для еды, чтобы подхватывать готовые ломтики и перекладывать их на тарелку.
Ключевую роль в обучении системы сыграли методы глубокого обучения с подкреплением. Под руководством исследователя Сверре Херланда робот сначала тренировался в виртуальной среде, где мог выполнять тысячи попыток и постепенно совершенствовать свои движения. Такой подход позволил избежать дорогостоящих экспериментов с реальной рыбой и существенно ускорил процесс обучения.
Для повышения точности рука с ножом была оборудована тактильным сенсором GelSight. Устройство представляет собой мягкую гелевую поверхность со встроенной камерой, которая позволяет роботу определять момент соприкосновения ножа с разделочной доской и контролировать процесс резки.
Во время испытаний Sashimi-Bot приготовил 34 ломтика лосося. Из 28 кусочков, оказавшихся на разделочной поверхности, робот успешно захватил палочками 26. Ещё шесть ломтиков, прилипших к лезвию ножа, система сумела аккуратно снять непосредственно с режущего инструмента. В среднем на полный цикл нарезки и перекладывания одного кусочка уходило около 27,9 секунды.
Хотя скорость работы пока далека от профессиональных поваров, разработчики считают, что значение проекта выходит далеко за рамки кулинарии. Sashimi-Bot демонстрирует способность роботов выполнять сложные действия с хрупкими и непредсказуемыми объектами, непрерывно корректируя свои движения на основе обратной связи.
Подобные технологии могут найти применение не только в пищевой промышленности, но и в медицине, фармацевтике, производстве электроники и других областях, где требуется деликатное обращение с мягкими материалами. Фактически Sashimi-Bot показывает, что роботы постепенно осваивают одну из самых сложных для автоматизации сфер — работу с объектами, поведение которых невозможно точно предсказать заранее.
Источник: https://www.digitaltrends.com/computing/the-sashimi-robot-is-real-and-it-doesnt-fumble-at-slicing-and-dicing/Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
