Als je aan een bureau zit met een pen of potlood bij de hand, probeer deze beweging:pak de pen aan het ene uiteinde vast met uw duim en wijsvinger, en duw het andere uiteinde tegen het bureau. Schuif je vingers langs de pen, draai het dan ondersteboven, zonder het te laten vallen. Niet te hard, Rechtsaf?

Maar voor een robot, zeg, een die een bak met objecten doorzoekt en probeert een van hen goed te begrijpen - dit is een rekenkundig belastende manoeuvre. Voordat het zelfs maar een poging doet om te verhuizen, moet het een litanie van eigenschappen en kansen berekenen, zoals de wrijving en geometrie van de tafel, de pen, en zijn twee vingers, en hoe verschillende combinaties van deze eigenschappen mechanisch op elkaar inwerken, gebaseerd op fundamentele natuurkundige wetten.

Nu hebben MIT-ingenieurs een manier gevonden om het planningsproces dat een robot nodig heeft om zijn greep op een object aan te passen, aanzienlijk te versnellen door dat object tegen een stationair oppervlak te duwen. Terwijl traditionele algoritmen tientallen minuten nodig zouden hebben om een ​​reeks bewegingen te plannen, de aanpak van het nieuwe team verkort dit preplanningsproces tot minder dan een seconde.

Alberto Rodríguez, universitair hoofddocent werktuigbouwkunde aan het MIT, zegt dat het snellere planningsproces robots mogelijk zal maken, vooral in industriële omgevingen, om er snel achter te komen hoe je tegen moet duwen, schuif mee, of anderszins functies in hun omgeving gebruiken om objecten in hun greep te verplaatsen. Dergelijke wendbare manipulatie is nuttig voor alle taken waarbij picken en sorteren betrokken zijn, en zelfs ingewikkeld gereedschapgebruik.

"Dit is een manier om de behendigheid van zelfs eenvoudige robotgrijpers te vergroten, want aan het eind van de dag de omgeving is iets dat elke robot om zich heen heeft, ' zegt Rodríguez.

De resultaten van het team worden vandaag gepubliceerd in IThe international Journal of Robotics Research . De co-auteurs van Rodriguez zijn hoofdauteur Nikhil Chavan-Dafle, een afgestudeerde student werktuigbouwkunde, en Rachel Holladay, een afgestudeerde student elektrotechniek en informatica.

Natuurkunde in een kegel

De groep van Rodriguez werkt eraan om robots in staat te stellen hun omgeving te gebruiken om hen te helpen fysieke taken uit te voeren, zoals het verzamelen en sorteren van objecten in een bak.

Bestaande algoritmen hebben doorgaans uren nodig om een ​​reeks bewegingen vooraf te plannen voor een robotgrijper, vooral omdat, voor elke beweging die het overweegt, het algoritme moet eerst berekenen of die beweging zou voldoen aan een aantal natuurkundige wetten, zoals de bewegingswetten van Newton en de wet van Coulomb die wrijvingskrachten tussen objecten beschrijft.

"Het is een vervelend rekenproces om al die wetten te integreren, om alle mogelijke bewegingen te overwegen die de robot kan doen, en om daar een bruikbare uit te kiezen, ' zegt Rodríguez.

Hij en zijn collega's vonden een compacte manier om de fysica van deze manipulaties op te lossen, alvorens te beslissen hoe de hand van de robot moet bewegen. Ze deden dit met behulp van "bewegingskegels, " die in wezen visueel zijn, kegelvormige kaarten van wrijving.

De binnenkant van de kegel toont alle duwende bewegingen die op een object op een specifieke locatie kunnen worden toegepast, terwijl het voldoet aan de fundamentele wetten van de fysica en de robot in staat stelt het object vast te houden. De ruimte buiten de kegel vertegenwoordigt alle duwtjes die op de een of andere manier ertoe zouden leiden dat een object uit de greep van de robot zou glippen.

"Schijnbaar eenvoudige variaties, zoals hoe hard de robot het object grijpt, kan aanzienlijk veranderen hoe het object in de greep beweegt wanneer het wordt geduwd, " legt Holladay uit. "Op basis van hoe hard je grijpt, er komt een andere motie. En dat maakt deel uit van de fysieke redenering die het algoritme afhandelt."

Het algoritme van het team berekent een bewegingskegel voor verschillende mogelijke configuraties tussen een robotgrijper, een object dat het vasthoudt, en de omgeving waartegen het duwt, om verschillende haalbare duwtjes te selecteren en te sequensen om het object te herpositioneren.

"Het is een ingewikkeld proces, maar nog steeds veel sneller dan de traditionele methode - snel genoeg dat het plannen van een hele reeks pushen een halve seconde duurt, ' zegt Holladay.

Grote plannen

De onderzoekers testten het nieuwe algoritme op een fysieke opstelling met een drieweg-interactie, waarin een eenvoudige robotgrijper een T-vormig blok vasthield en tegen een verticale balk duwde. Ze gebruikten meerdere startconfiguraties, waarbij de robot het blok op een bepaalde positie vastpakt en het vanuit een bepaalde hoek tegen de balk duwt. Voor elke startconfiguratie, het algoritme genereerde onmiddellijk de kaart van alle mogelijke krachten die de robot zou kunnen uitoefenen en de positie van het blok dat zou resulteren.

"We hebben enkele duizenden pogingen gedaan om te verifiëren dat ons model correct voorspelt wat er in de echte wereld gebeurt, "zegt Holladay. "Als we een duw geven die in de kegel zit, het gegrepen object moet onder controle blijven. Als het buiten is, het object moet uit de greep glippen."

De onderzoekers ontdekten dat de voorspellingen van het algoritme betrouwbaar overeenkwamen met de fysieke uitkomst in het laboratorium, het plannen van opeenvolgingen van bewegingen - zoals het opnieuw oriënteren van het blok tegen de balk voordat het rechtop op een tafel wordt neergezet - in minder dan een seconde, vergeleken met traditionele algoritmen die meer dan 500 seconden nodig hebben om te plannen.

"Omdat we deze compacte weergave hebben van de mechanica van deze drieweg-interactie tussen robot, object, en hun omgeving, we kunnen nu grotere planningsproblemen aanpakken, ' zegt Rodríguez.

De groep hoopt zijn aanpak toe te passen en uit te breiden om een ​​robotgrijper in staat te stellen verschillende soorten gereedschappen te hanteren, bijvoorbeeld in een productieomgeving.

"De meeste fabrieksrobots die gereedschap gebruiken, hebben een speciaal ontworpen hand, dus in plaats van de mogelijkheid te hebben om een ​​schroevendraaier vast te pakken en op veel verschillende manieren te gebruiken, ze maken van de hand gewoon een schroevendraaier, "zegt Holladay. "Je kunt je voorstellen dat dat minder handige planning vereist, maar het is veel beperkter. We willen dat een robot veel verschillende dingen kan gebruiken en oppakken."