Российские ученые научили робота осваивать новые задачи без программирования

Ученые КНИТУ-КАИ разработали программный модуль обучения для коллаборативного робота-манипулятора и получили свидетельство о государственной регистрации. Система позволяет роботу уверенно захватывать предметы различной формы и размера, что делает ее полезной для промышленности, логистики и сельского хозяйства.

Технология дает возможность машине осваивать новые операции практически самостоятельно, используя данные компьютерного зрения и цифровую модель робота.

Обучение в виртуальной среде

Разработка выполнена в рамках программы «Приоритет-2030». Виртуальная модель шестикоординатного робота обучается взаимодействовать с неизвестными объектами. После серии тренировок алгоритм переносится на реальную установку, которая повторяет полученные навыки.

Для обучения используется метод Reinforcement Learning — обучение с подкреплением. Робот анализирует результат своих действий, постепенно улучшая стратегию движения и манипуляций.

Преодоление разрыва между симуляцией и реальностью

Одной из главных сложностей остается так называемый Sim2Real-разрыв — различие между виртуальной моделью и физическим оборудованием. По словам руководителя проекта Полины Лазаревой, устранить эту проблему помогает рандомизация параметров среды: изменяются масса объектов, освещение, трение и шум датчиков.

Такая методика делает алгоритмы более устойчивыми к реальным условиям работы.

Перспективы применения

Созданная архитектура объединяет компьютерное зрение, цифровую симуляцию, обучение с подкреплением и перенос модели в физического робота. В результате система может определять 6D-положение объекта, строить стратегию захвата и выполнять действия без ручного перепрограммирования.

Разработчики отмечают, что новая технология способна значительно ускорить внедрение коллаборативных роботов и сократить расходы на их настройку, открывая возможности для более автономных роботизированных систем.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX.