Как се учи стар робот на нови номера – с кинематичен интелект

29.05.2026   |   Начало»Технологии

Редактор
Пепа Петрунова

Редактор
Пепа Петрунова

Добре де, темата на тази публикация всъщност е малко по-широка, отколкото подсказва заглавието. Как да научим различни роботи на едно и също умение – този въпрос си задават изследователи от Швейцарския федерален технологичен институт в Лозана EFPL, търсейки универсален подход към обучението на роботи в индустрията, услугите и други сфери.

Екипът е разработил цялостна рамка, която позволява на потребителите да обучават едновременно или пък последователно роботизирани системи с коренно различен механичен дизайн да извършват безопасно и надеждно една и съща операция – без необходимост програмният код да се пренаписва и модифицира за всеки отделен робот.

Препрограмирането: неизбежно?

"В днешните производствени среди модернизирането на робопарка често означава започване от нулата – не само подмяна на хардуер, но и препрограмиране във връзка с различни дейности. Дори когато два робота са създадени да изпълняват сходни задачи, конфигурациите при шарнирните съединения, степените на свобода и ограниченията по отношение на движението са изключително разнообразни.

Това означава, че програма, писана за един робот, много често не може да се използва за друг. Директното "прехвърляне" на умения между отделните роботи би могло да направи роботиката много по устойчива и рентабилна", споделят изследователите.

Рамката, създадена от учени в Лабораторията за обучителни алгоритми и системи (LASA) към Департамента по инженерство на EPFL, се нарича "Кинематичен интелект" (Kinematic Intelligence). Методът се базира на човешка демонстрация за изпълнението на дадена задача, която математически се преобразува в генерална стратегия за движение и впоследствие се адаптира така, че различни роботи да могат да я прилагат съобразно физическия си дизайн.

"Тази разработка адресира отколешно предизвикателство в роботиката – как да пренесем вече обучено умение от един робот на друг, който се различава по дизайн, като същевременно гарантираме безопасност и предвидимо поведение. Нашият подход може значително да намали времето и техническата експертиза, необходими за внедряване на роботи в различни реални приложения", пояснява ръководителят на LASA.

Специфичен тип интелект за трансфер на умения

За да изградят иновативната рамка, изследователите избират прости задачи при манипулирането с обекти като захващане, поставяне, избутване и пускане и записват как хора ги извършват, фокусирайки се върху движенията им. Екипът е разработил и класификация за систематизиране на физическите ограничения при различните конструкции роботи, включително докъде в пространството могат да се движат ставите им и кои позиции трябва да избягват, за да останат стабилни.

Рамката използва тази класификация, за да адаптира автоматично математически генерираните общи стратегии за движение към различни дизайни на роботите, като гарантира, че задачите могат да бъдат изпълнявани безопасно в контекста на конкретните механични ограничения.

Инженерите провеждат ключов експеримент на своеобразна поточна линия, в който човек демонстрира изпълнението на сложна задача, съставена от няколко етапа. Той избутва дървен блок от конвейерна лента върху работна маса, позиционира го на определено място на масата и накрая го поставя в контейнер.

Въз основа на концепцията за кинематична интелигентност три напълно различни помежду си и абсолютно реални роботи, предлагани на пазара – компактен настолен кобот, по-голям колаборативен робот с релсов монтаж и мобилна платформа с манипулатор, успяват да възпроизведат тази последователност безопасно и надеждно. Екипът прави заданието още по трудно – роботите трябва да си сътрудничат, като всеки извършва определена част от задачата.

"Системата от три различни работни единици се представяше успешно, дори когато променяхме разпределението на стъпките. Да, всеки робот интерпретираше отделните умения по свой си начин, но това винаги беше в рамките на безопасността и осъществимостта", посочват от EFPL.

Пътят към по-мащабируема и готова за бъдещето роботика

Изследователите планират да разширят обхвата на концепцията с още потенциални ситуации и конфигурации, включително сътрудничество между човек и робот и взаимодействия, базирани на естествен език. Кинематичният интелект би могъл да позволи например на човек да инструктира произволен сервизен робот у дома с прости езикови команди, без да е необходимо да пише код или да модифицира базова програма.

Подходът е приложим и в контекста на роботизирани платформи от следващо поколение, при които бързата еволюцията на хардуера няма да причинява драми, свързани с това, че използваните роботи се налага да бъдат заменени с по-нови версии... и програмирани отново. Безпроблемното прехвърляне на умения между различни генерации роботи би могло да играе ключова роля за рентабилността и мащабируемостта на роботиката в бъдеще, смятат учените. Е, ще можем ли да учим лесно нови роботи на стари номера и обратното? Изглежда, че отговорът е "Да".

Ключови думи: EFPL   умения   обучение   роботи   демонстрация   движение   безопасност   рамка   колаборативни роботи   коботи   мобилни роботи   индустриални роботи   сервизни роботи  

Област: Роботика