Вижу, следовательно, осязаю
Робототехника в буквальном смысле упёрлась в кончики пальцев. Камера показывает положение предмета, но не всегда замечает, что он проскальзывает в захвате, упёрся в край отверстия или прижат с перекосом.
Здесь помогают тактильные датчики. Но они хрупкие, требуют отдельной установки и калибровки, а показания разных систем сложно свести к общему формату. Американские исследователи нашли способ частично обойти проблему: научить камеру предсказывать, что должны чувствовать пальцы.
Система FELT получает один RGB-кадр с камеры на запястье. Предобученный визуальный энкодер DINOv2 извлекает визуальные признаки, а отдельный декодер превращает их в две карты давления размером 12 × 32 ячейки, по одной на каждый палец захвата.
Генератор предварительно обучили на 2,6 млн пар «кадр — показания датчиков» из более чем 2700 демонстраций. После этого новые демонстрации можно собирать уже без тактильного оборудования. FELT либо дорисовывает к старым визуальным данным карты давления, либо сразу передаёт управляющей модели скрытое представление контакта. Во время работы робота тоже достаточно камеры. Генерация занимает около 20 мс на RTX 4090.
На четырёх задачах добавленное таким образом «осязание» улучшило финальную успешность относительно одной камеры:
▪️ вставка трубки: 50% против 40%;
▪️ сбор четырёх чашек в стопку: 35-45% против 25%;
▪️ стирание надписи: 75-85% против 65%;
▪️ вставка треугольного штифта: 70-90% против 50%.
Самый странный результат получился со штифтом. Скрытые признаки FELT дали 90% успешных вставок, тогда как настоящий датчик давления дал 70%. Авторы предполагают, что при 60 обучающих демонстрациях модели оказалось проще тыкать пальцем в небо, чем использовать шумные физические измерения.
@anti_robots
«Нероботы» - канал из категории «Технологии», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.
Сейчас у канала 149 подписчиков суммарно в Telegram и MAX. За последние 14 дней в истории MaxGate учтено 18 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.
Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.
Бежать нельзя катиться
Unitree показала своё новое творение — робота AS2-W. Это 25-килограммовый робопёс с четырьмя ведущими семидюймовыми колёсами на концах ног. На ровной поверхности он разгоняется до 6 м/с, или почти 22 км/ч. Перед камнями, лестницей или крутым склоном робот меняет геометрию корпуса: ноги работают как активная подвеска и помогают переносить колёса через препятствия.
Главный выигрыш не только в скорости. С аккумулятором на 648 Вт·ч AS2-W проезжает без груза больше 30 км, или больше 16 км с нагрузкой. По времени говорят о трёх часах налегке и более чем двух часах с 16 кг поклажи. Есть защита IP54 и рабочий диапазон от −20 до +55 °C.
Для следования за человеком используются камера, 64-128-канальный лидар и система сантиметрового позиционирования ISS 3.0. Разработчикам доступны SDK и API, а версию EDU можно дополнить вычислительным модулем до 150 TOPS. Правда, судя по демонстрации, сила там уже есть, и ума не надо.
@anti_robots
Проигрываем роботу в бадминтон
Вот и полезные роботы подъехали. В Гуанчжоу теперь можно поиграть в бадминтон с гуманоидом PHYBOT C2. Он видит волан (получше некоторых), рассчитывает его траекторию, перемещается по корту и в реальном времени решает, когда отбить.
Пиковая скорость возвращённого воланчика достигает 19,1 м/с. Робот умеет поддерживать серию из 25-30 ударов с игроком среднего уровня. Так что если результат будет хуже — мы все знаем, чья это вина.
@anti_robots
Слышишь? Ползу
Всем любителям узких пространств и пещер посвящается: учёные придумали робота-лиану, который сможет проползать сквозь завалы и искать экстремалов людей по голосу.
Корпус робота мягкий и сделан из полиэтилена; он выворачивается наружу изнутри, за счёт чего конструкция постепенно удлиняется и протискивается между препятствиями. По мере такого роста лиана разворачивает пять MEMS-микрофонов, закреплённых вдоль неё на расстоянии 30 см друг от друга.
Звук записывали с частотой 44,1 кГц и разбивали на фрагменты продолжительностью около 50 мс. Затем алгоритм SRP-PHAT сравнивал, с какой задержкой один и тот же сигнал доходил до разных пар микрофонов, и искал, где именно находится источник звука. Робот проверял сетку размером 3х3 м с шагом 5 см — то есть 3600 возможных точек для каждого фрагмента.
В одном из тестов робота уложили кольцом. Такая форма дала лучшую точность: система определяла положение источника звука со средней погрешностью 3,4 см. Если же робот полз вперёд, то промахивался на 2,4 метра! Но после того, как из корпуса разворачивался третий по счёту микрофон, погрешность падала до 21,6 см.
Пока лиана искала колонку SoundCore 2 (Алисы выдыхают), которая воспроизводила белый шум. Пыль, эхо и сама человеческая речь в опытах не участвовали. В любом случае, приятно знать, что роликов про неудачные попытки в спелеологию станет меньше.
@anti_robots
