Pek çok yeni girişimden duyduğum bir nakarat, “kıskaçları yeniden düşünmeye gerek yok” şeklindedir. Ekonomik açıdan takdir ettiğim bir şey. Pahalıdır, kaynak yoğundur ve hem zamanınız hem de paranız muhtemelen en iyi şekilde, piyasada zaten çok sayıda efektör varken başka bir yerde harcanır.
Ayrıca yakın zamanda bir röportaj sırasında pençe makinesine bir benzetme yaptım ve biraz tepki aldım. Şimdi durumun neden böyle olduğunu biraz daha iyi anlıyorum – en azından kısmen. Robotik tutuşa yönelik yeni yaklaşımını tartışan MIT, çok yıllık atari salonu favorisini çağırıyor ve şuna dikkat çekiyor: “Bir oyuncu, bir atari salonu pençesini manipüle ederken, istediği her şeyi planlayabilir. Ama joystick düğmesine bir kez bastığında, bu bir bekle-gör oyununa dönüşüyor. Pençe hedefini ıskalarsa ödül için bir şans daha kazanmak için sıfırdan başlamak zorunda kalacak.”
Bunu bir an için düşünürseniz, birdenbire bu çalışma alanında tekrar tekrar ortaya çıkan bir şeyle karşı karşıya olduğunuzu fark edersiniz: İnsanlar işe bu şekilde yaklaşmıyor ve bunun bir nedeni var. Garip veya beklenmedik bir ağırlık dağılımına sahip bir nesneyi tutuyorsanız, genellikle elinizi geri çekip tekrar denemeniz gerekmez. Sen ayarla.
Ekip, refleksleri ve geri bildirimi kullanarak bir nesneye gerçek zamanlı olarak uyum sağlayan bir sistemi tanımlıyor. MİT’e diyor ki:
Yakalayıcı nesneyi tutamazsa, çoğu yakalayıcının yaptığı gibi geri çekilip yeniden başlamak yerine ekip, robota “refleks” adını verdikleri üç kavrama manevrasından herhangi birini hızlı bir şekilde gerçekleştirmesi talimatını veren bir algoritma yazdı. gerçek zamanlı ölçümlere yanıt parmaklarınızın ucunda. Üç refleks, robotun bir nesneye yaklaştığının son santimetresinde devreye giriyor ve parmakların bir nesneyi daha iyi tutana kadar tutmasını, sıkıştırmasını veya sürüklemesini sağlıyor.
İlginç bir şekilde, proje, okulun engebeli araziye anında tepki vermesine yardımcı olmak için tasarlanan mini çita robotu için geliştirilen aktüatörlere dayanıyor. Yeni sistem, çok eklemli iki parmağı olan bir kol etrafında inşa edilmiştir. Tabanda bir kamera ve geri bildirimi kaydeden uçlarda sensörler var. Sistem buna göre ayarlamak için bu verileri kullanır.
Şu anda ekip, laboratuvarın etrafını temizlemek için tutucuyu kullanıyor. MİT’e diyor ki:
Bir kase, bir fincan, bir kutu, bir elma ve bir torba kahve telvesi dahil olmak üzere çeşitli ev eşyalarını bir rafa koydular. Robotun, kavrayışını her bir nesnenin özel şekline ve kahve telvesi söz konusu olduğunda yumuşaklığına hızla adapte edebildiğini gösterdiler. Kıskaç, 117 denemenin yüzde 90’ından fazlasında, başarısız bir kavramadan sonra geri adım atmak ve yeniden başlamak zorunda kalmadan nesneleri hızlı ve başarılı bir şekilde seçip yerleştirdi.