Исследователи представили Dexop — кистевой экзоскелет для обучения роботов хватать предметы

Исследователи из Improbable AI Lab, Массачусетского технологического института и Калифорнийского университета представили ^[1] пассивный экзоскелет для кистей рук. Он предназначен для сбора данных, с помощью которых роботы учатся хватать предметы.

Обычно для обучения ^[2] роботов используют цифровые симуляции джойстики. Устройства запоминают движения и учатся их повторят. Такое обучение занимает довольно много времени, а датасеты получаются не очень качественными. Кроме того, машине сложно «объяснить», с какой силой надо сдавливать предмет, чтобы уверенно его держать и не повредить.

Для решения этих проблем инженеры разработали экзоскелет Dexop, который физически связан с роборукой. Например, когда пользователь сгибает указательный палец, робот в точности повторяет это движение. Кроме того, на кончики роботизированных пальцев исследователи устанавливают датчики давления, чтобы система фиксировала не только само движение, но и усилие. В результате датасеты получаются качественнее и в них меньше «шума».

Исследователи сравнили обучение с помощью Dexop со стандартными методами. Робота учили вкручивать лампочку, собирать коробку, открывать бутылку и завинчивать винт. Благодаря более точными и чистым данным машина научилась воспроизводить действия быстрее. Например, робот, обученный с помощью Dexop, вкручивал лампочку за 11 секунд, а традиционные методы дали результат около 86 секунд.

У системы есть минусы. Например, экзоскелет надо точно калибровать и настраивать. Если этого не сделать, то данные получается неточными.