За последнее десятилетие наблюдалась замечательная эволюция робототехники с моделями, которые могут ходить, говорить и жестикулировать, как люди, выполнять задачи от перемещения тяжелой техники до изящных манипуляций с крошечными предметами и сохранять равновесие на двух или четырех ногах по пересеченной и вражеской местности.
Какими бы впечатляющими ни были новейшие роботы, их достижения в значительной степени являются результатом программирования под конкретную задачу или дистанционного обучения от людей.
Исследователи из ETH Zurich разработали программу, которая помогает роботам выполнять действия, которые не зависят от «заранее записанных демонстраций экспертов», как выразились разработчики, или «тщательно продуманных команд».
Вместо этого они разработали подход, при котором робот может «быстро находить выполнимую и почти оптимальную мультимодальную последовательность, которая решает задачу». Другими словами, они обеспечивают среду, в которой роботы могут достигать целей при минимальном руководстве со стороны оператора-человека.
Об исследовании сообщалось в выпуске журнала Science Robotics от 16 августа. Статья «Универсальное многоконтактное планирование и управление манипуляциями на ногах» была подготовлена Жан-Пьером Слейманом, Фарбодом Фаршидяном и Марко Хантером из лаборатории робототехнических систем государственного исследовательского университета ETH Цюриха.
«Учитывая высокоуровневые описания робота и объекта, а также спецификацию задачи, закодированную с помощью разреженной цели, — сказал Слейман, — наш планировщик в целом определяет, как робот должен двигаться, какие силы он должен прилагать, какие конечности он должен использовать, а также когда и где он должен установить или разорвать контакт с объектом».
Демонстрационные видеоролики показывают, как четвероногий ANYmal от ANYbotics осваивает открывание дверцы посудомоечной машины, ловко открывает утяжеленную дверцу и удерживает ее открытой ногой, маневрируя внутри.
«Структура может быть легко адаптирована к различным видам мобильных манипуляторов», — сказал Слейман.
За последние несколько лет были достигнуты большие успехи в разработке роботов. Boston Dynamics, ведущий игрок в области робототехники, создала Atlas в 2013 году. Обладая стереовидением и мелкой моторикой, они могли сохранять равновесие в незнакомой среде. В конечном итоге их усовершенствовали, чтобы садиться в транспортные средства и выходить из них, открывать двери и обращаться с силовым оборудованием. Кэсси из Agility Robotics в 2016 году продемонстрировала превосходные способности к ходьбе и бегу.
В 2017 году реалистичная София, которая плавно имитирует человеческие жесты и поведение, была отправлена для оказания помощи пожилым людям в учреждениях по уходу и игр с детьми. А в 2019 году Дактиль OpenAI продемонстрировал высокоразвитые тактильные манипуляции: после тренировок, на которые, по оценкам разработчиков, у людей уйдет 13 000 лет, Дактиль одной рукой может легко манипулировать кубиком Рубика и решать 3D-комбинационную головоломку, которая ставит в тупик миллионы пользователей с момента ее выпуска в 1974 году, всего за четыре минуты.
Совсем недавно, за последние несколько лет, появился четвероногий Spot от Boston Dynamics, который может пройти три мили, взбираться на холмы, преодолевать препятствия и выполнять специализированные задачи. А Ameca, считающийся одним из самых —если не самым—реалистичных роботов, ведет плавную беседу и генерирует выражения лица и жесты рук, удивительно похожие на человеческие.
ETH Zurich, которая унаследует грандиозные достижения своих предшественников и устранит — или, по крайней мере, значительно уменьшит — потребность людей в негласном управлении роботами, сделала ключевой шаг на следующем этапе разработки роботов.