Робота научили резать мягкие предметы И делать это аккуратно и точно

Моделирование поведения роботов для резки предметов — процесс довольно сложный, поскольку здесь требуется учитывать множество самых разных факторов. Инженеры попытались оптимизировать этот процесс при помощи анализа обратной связи от контроллера, но если в промышленных условиях роботы работали нормально, то при работе с непохожими друг на друга мягкими объектами эффективность резки заметно падала. Тогда ученые решили разработать дифференцируемые алгоритмы для задач управления резкой, чтобы они учитывали и процесс распространения трещин в разрезаемом объекте, и механику его повреждений.

Для робота DiSECt разрезаемый объект представлен в виде трехмерной сетки, состоящей из четырехгранных элементов. Алгоритм дублирует элементы сетки, которые пересекают режущую поверхность, и добавляет дополнительные на краях — там, где эти элементы разрезаются. Виртуальные узлы добавляют дополнительные степени свободы, чтобы точнее имитировать динамику контакта ножа с предметом, когда он надавливает и разрезает сетку. Вдобавок DiSECt учитывает механику повреждений по обе стороны от режущей поверхности, а также распространение трещин в непрерывном режиме.

Это позволяет дифференцировать динамику резки, чтобы вычислять градиенты для параметров, определяющих свойства материала или траекторию движения ножа. В одном из экспериментов ученые использовали существующий набор данных профилей силы ножа, измеренных роботом при резке различных продуктов питания — в пределах 150 оценок градиента алгоритм точно предсказал силу применения ножа на примерах разрезания настоящего яблока и картофеля. Что важно, система также может имитировать рассечение тканей человека, так что ученые рассчитывают на возможность применения робота в хирургии.