Роботам все еще сложно самостоятельно выполнять домашние дела

Каждый раз, когда человечество думает, что приближается к эпохе домашних роботов, появляются новые исследования, показывающие, как много еще предстоит пройти. Конечно, в определенных областях уже можно заметить большой прогресс, но объединение всего этого в аппаратную платформу, которая сможет автономно выполнять работу, все еще кажется далеким. 

В июне 2021 года исследователи из Бременского университета представили на ICRA 2021 доклад по проведенному «Эксперименту-домашнему марафону с роботами». В этом эксперименте роботу PR2 было поручено сначала накрыть стол для простого завтрака, а затем убрать со стола, чтобы исследователи могли оценить аспекты масштабируемости и устойчивости мобильных манипуляций.

Кажется, что с подобной задачей роботы должны легко справляться, но на самом деле это все еще серьезная проблема.

Задача PR2 — приготовить завтрак, принеся на обеденный стол миску, ложку, коробку с молоком и коробку хлопьев. После завтрака робот должен поместить моющиеся предметы в посудомоечную машину, коробку с хлопьями вернуть на место хранения, а коробку для молока выбросить в мусорное ведро. 

Все объекты различаются по форме и внешнему виду, а PR2 даются только символические описания расположения объектов (в холодильнике, на полке). Сценарий очень реалистичный, но в то же время сложный, поэтому роботу требуется 90 минут, чтобы его завершить.

Исследователей впечатлила хорошая работа восприятия, планирования движения, хватания и разработки стратегии. Следует помнить, что это 90 минут полной автономии для выполнения относительно сложных задач в среде, которая лишь частично структурирована и в некоторой степени оптимизирована для робота. 

Фактически за пять испытаний робот пять раз преуспел в задаче по сервировке стола. Он не был безупречным — PR2 испытывал особые проблемы с захватом сложных предметов, таких как ложка, но структура, разработанная исследователями, могла успешно восстанавливаться после каждого сбоя, настраивая параметры и повторяя неудачное действие. 

Если думать о долгосрочной перспективе, то неудачи и возможность восстанавливаться после них даже полезнее, чем не терпеть неудач вовсе. Задача уборки для робота была более сложной — во время двух из пяти испытаний он терпел неисправимые сбои. 

В докладе говорится: «Уборка стола была более сложной задачей, чем сервировка стола, из-за использования посудомоечной машины и сложности бокового захвата предметов, расположенных далеко от края стола. В двух из пяти запусков мы столкнулись с неисправимой ошибкой. В одном из запусков из-за нестабильности траектории захвата и того, что робот не отслеживал ее идеально, пальцы PR2 отталкивали молоко во время захвата, что привело к очень нестабильному захвату».

«В результате коробка упала на землю в фазе переноса. Хотя во время сервировки стола робот смог подобрать опрокинутую чашку и успешно поднести ее к столу, поднять коробку с молоком с земли для PR2 было невозможно. Другой неисправимой ошибкой было то, что решетка посудомоечной машины застряла в пальце PR2. Еще один серьезный сбой произошел при размещении коробки с хлопьями в вертикальном ящике, что было затруднительно, поскольку роботу приходилось очень высоко подниматься. Когда захват открылся, коробка упала на пол, в результате чего она раздавилась при закрытии ящика»

Хотя в докладе много внимания было уделено именно этим сбоям в работе робота, не стоит забывать о том, что его полностью автономная работа в течение 90 минут все еще впечатляет. Исследователи взяли на себя обязательство провести подобный эксперимент и поместили своего робота в практическую среду, чтобы он выполнял практические задачи в условиях полной автономии в течение длительного периода времени. 

Роботы, действующие в реальных средах, таких как человеческие домохозяйства, требуют огромного количества различных знаний для выполнения своих задач. Такие знания сложно получить. Одним из естественных способов сделать это является обучение на человеческих демонстрациях. В наши дни технология виртуальной реальности становится очень популярной и доступной. 

Системы виртуальной реальности позволяют людям взаимодействовать с виртуальной средой естественным и интуитивно понятным способом. Зарегистрированные данные о людях, выполняющих задачи в виртуальной реальности, — мощный источник знаний о повседневной деятельности, которые можно использовать для обучения роботов. 

Системы виртуальной реальности позволяют легко сменить среду и сценарии задач, предоставлять высокоточные данные о реальных событиях и открывать доступ к физике основного мира. Исследователи нашли способ обучения своего робота на человеческих данных из виртуальной реальности. Возникали сложности из-за различий между виртуальной и реальной средами и объектами в них, возможностей людей и роботов, а также контекста задач. 

Существует множество исследований, в которых говорится, что потребуется гораздо больше работы, чем мы думали, чтобы роботы стали достаточно полезными в реальном мире и смогли справляться с такими важными задачами, как подготовка стола к завтраку.