Безопасные мягкие роботы: новый подход к контролю

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали инновационную систему управления, которая обучает мягких роботов безопасно взаимодействовать с окружающей средой, не жертвуя при этом эффективностью выполнения задач. Этот прорыв открывает новые возможности для применения робототехники в различных сферах, от медицины до промышленности.

В отличие от традиционных жестких роботов, которые часто требуют изолированного пространства для безопасной работы, мягкие роботы обладают деформируемыми телами, позволяющими им более естественно и безопасно взаимодействовать с людьми и хрупкими объектами. Однако именно эта гибкость создает сложности в управлении, поскольку небольшие деформации могут приводить к непредсказуемым силам, повышая риск повреждений.

Новая разработка сочетает в себе передовые методы нелинейной теории управления, физическое моделирование и оптимизацию в реальном времени. В основе системы лежат высокоуровневые функции барьерного управления (HOCBF) и высокоуровневые функции Ляпунова для управления (HOCLF). HOCBF определяют безопасные границы работы, гарантируя, что робот не будет применять чрезмерную силу, в то время как HOCLF направляют робота к достижению целей, балансируя между безопасностью и производительностью.

«По сути, мы обучаем робота понимать свои пределы при взаимодействии с окружающей средой, сохраняя при этом способность достигать поставленных целей», — объясняет Киван Вонг, ведущий автор исследования. — «Подход включает в себя сложный анализ динамики мягких роботов, моделей контактов и ограничений управления, но определение целей управления и барьеров безопасности для практикующего специалиста оказывается достаточно простым, а результаты весьма наглядны».

Команда провела серию экспериментов, демонстрирующих адаптивность и безопасность системы. Робот аккуратно прикасался к податливой поверхности, поддерживая точное усилие, обводил контуры объектов, корректируя захват, и манипулировал хрупкими предметами рядом с человеком, мгновенно реагируя на непредвиденные воздействия.

«Эти эксперименты показывают, что наша система способна обобщаться на различные задачи и цели, а робот может воспринимать, адаптироваться и действовать в сложных сценариях, всегда соблюдая четко определенные границы безопасности», — отмечает Джоэле Зардини, старший автор исследования. — «Мягкие роботы с безопасностью, ориентированной на контакт, могут стать ценным дополнением в ответственных областях, таких как здравоохранение, где они могут ассистировать в хирургии, или в промышленности для обработки хрупких товаров».

В основе управляющей стратегии лежит дифференцируемая модель динамики кусочно-коссератовских сегментов (PCS), которая предсказывает деформацию мягкого робота и распределение сил. В сочетании с дифференцируемым законом сохранения движения (DCSAT), оценивающим расстояния между роботом и препятствиями, система обеспечивает более проактивное и безопасное взаимодействие.

В будущем исследователи планируют расширить применение своих методов на трехмерных мягких роботов и интегрировать их с методами машинного обучения. Это позволит мягким роботам справляться с еще более сложными и непредсказуемыми условиями.