Роботы сегодня повсюду, и их участием в производственном процессе сложно кого-то удивить. Но, несмотря на кажущуюся обыденность технологий, многое во взаимодействии людей и роботов остается несовершенным.
Мы зачастую не задумываемся, как легко люди координируют действия при совместной работе: например, когда они вместе несут стол или диван, при этом постоянно согласуя свои действия друг с другом. Взаимодействие с компьютером или роботом происходит совсем иначе.
Глянь на мои бицепсы
Обычно вся последовательность действий при выполнении операций заранее запрограммирована, либо команды передаются с помощью языка, который распознается устройством (как в случае с Алисой или Сири). Но исследователи в Лаборатории Computer Science и искусственного интеллекта Массачусетского технологического университета (CSAIL) недавно показали, что более эффективное человеко-машинное взаимодействие может быть построено на других принципах. Они разработали робота, который поднимает предметы вместе с человеком и при этом постоянно мониторит состояние его мышц.
«Наш подход к взаимодействию с роботом максимально интуитивен и близок к взаимодействию между двумя людьми — система копирует движения человека во время совместной деятельности, — говорит Джозеф ДельПрето, один из авторов исследования. — Ключевое отличие от уже существующих систем — возможность использования невербальных команд, например, для того, что поднять груз немного выше или опустить. Использование сигналов от мышц позволят роботу стать „продолжением“ самого человека и облегчает контроль над его действиями».
Электромиографические датчики (измеряющие биоэлектрические сигналы, исходящие от наших мышц при движении) устанавливаются на бицепсы и постоянно замеряют активность мышцы. Алгоритм отмечает изменение высоты рук человека и отдельные движения рук вниз-вверх. Таким образом обеспечивается достаточно точный моторный контроль. И хотя распознать и обработать сигналы электромиографии довольно сложно, внешние датчики, распознающие активность нейронов в момент напряжения или расслабления мышцы, справились с задачей.
Алиса, подай домкрат
Это изобретение может быть использовано в промышленном производстве и строительстве. Cистема уже была опробована в авиастроении — роботы помогали поднимать и собирать детали корпуса. В экспериментах рабочие выполняли занятия вместе с роботом и точность действий андроидов достигла 70 %.
Одно из важных достоинств системы — скорость и простота калибровки и настройки под индивидуального пользователя: после установки датчиков требуется всего лишь несколько раз напрячь и расслабить руку и поднять груз на небольшую высоту.
В дальнейшем исследователи планируют добавить датчики для других мышц. Это позволит повысить эффективность распознавания и расширить диапазон доступных движений. И теперь каждый маленький шаг для человека может стать по-настоящему огромным шагом в обучении роботов.
Источник: Sharing the Load: Human-Robot Team Lifting Using Muscle Activity
