Роботам усе ще складно самостійно виконувати побутові справи

Щоразу, коли людство думає, що наближається до епохи домашніх роботів, з'являються нові дослідження, які показують, скільки ще належить пройти. Звісно, у певних сферах уже помітний великий прогрес, але об'єднання всього цього в апаратну платформу, яка зможе автономно виконувати роботу, все ще здається далеким. 

У червні 2021 року дослідники з Бременського університету представили на ICRA 2021 доповідь про проведений «Експеримент-домашній марафон з роботами». У цьому експерименті роботу PR2 доручили спочатку накрити стіл для простого сніданку, а потім прибрати зі столу, щоб дослідники могли оцінити аспекти масштабованості та стійкості мобільних маніпуляцій.

Здається, що з подібним завданням роботи мають легко впоратися, але насправді це все ще серйозна проблема.

Завдання PR2 — приготувати сніданок, принісши на обідній стіл миску, ложку, коробку з молоком і коробку пластівців. Після сніданку робот має помістити миті предмети у посудомийну машину, коробку з пластівцями повернути на місце зберігання, а коробку з молоком викинути в смітник. 

Усі об'єкти відрізняються за формою та зовнішнім виглядом, а PR2 отримує лише символічні описи розташування об'єктів (у холодильнику, на полиці). Сценарій дуже реалістичний, але водночас складний, тому роботу потрібно 90 хвилин, щоб його завершити.

Дослідників вразила добра робота сприйняття, планування руху, хапання та розробки стратегії. Варто пам'ятати, що це 90 хвилин повної автономії для виконання відносно складних завдань у середовищі, яке лише частково структуроване і певною мірою оптимізоване для робота. 

Фактично за п'ять випробувань робот п'ять разів упорався із завданням сервірування столу. Він не був бездоганним — PR2 мав особливі проблеми з захопленням складних предметів, таких як ложка, але структура, розроблена дослідниками, могла успішно відновлюватися після кожного збою, налаштовуючи параметри і повторюючи невдалу дію. 

Якщо думати про довгострокову перспективу, то невдачі та можливість відновлюватися після них навіть корисніші, ніж відсутність невдач узагалі. Завдання прибирання для робота було складнішим — під час двох із п'яти випробувань він зазнавав невиправних збоїв. 

У доповіді сказано: «Прибирання столу було складнішим завданням, ніж сервірування, через використання посудомийної машини та складність бокового захоплення предметів, розташованих далеко від краю столу. У двох із п'яти запусків ми зіткнулися з невиправною помилкою. В одному із запусків через нестабільність траєкторії захоплення і те, що робот не відстежував її ідеально, пальці PR2 відштовхували молоко під час захоплення, що призвело до дуже нестабільного захоплення».

«У результаті коробка впала на підлогу у фазі перенесення. Хоча під час сервірування столу робот зміг підняти перекинуту чашку і успішно піднести її до столу, підняти коробку з молоком із землі для PR2 було неможливо. Іншою невиправною помилкою було те, що решітка посудомийної машини застрягла в пальці PR2. Ще один серйозний збій стався під час розміщення коробки з пластівцями у вертикальній шухляді, що було складно, оскільки роботу доводилося дуже високо підніматися. Коли захоплення відкрилося, коробка впала на підлогу, внаслідок чого вона розчавилася під час закриття шухляди.»

Хоча в доповіді багато уваги приділено саме цим збоям у роботі робота, не варто забувати, що його повністю автономна робота протягом 90 хвилин досі вражає. Дослідники взяли на себе зобов'язання провести подібний експеримент і помістили свого робота в практичне середовище, щоб він виконував практичні завдання в умовах повної автономії протягом тривалого періоду часу. 

Роботам, які діють у реальних середовищах, таких як людські домогосподарства, потрібна величезна кількість різних знань для виконання своїх завдань. Такі знання складно отримати. Одним із природних способів це зробити є навчання на людських демонстраціях. Нині технологія віртуальної реальності стає дуже популярною та доступною. 

Системи віртуальної реальності дозволяють людям взаємодіяти з віртуальним середовищем природним та інтуїтивно зрозумілим способом. Зареєстровані дані про людей, які виконують завдання у віртуальній реальності, — потужне джерело знань про повсякденну діяльність, які можна використовувати для навчання роботів. 

Системи віртуальної реальності дозволяють легко змінювати середовище і сценарії завдань, надавати високоточні дані про реальні події та відкривати доступ до фізики основного світу. Дослідники знайшли спосіб навчити свого робота на людських даних з віртуальної реальності. Виникали складнощі через відмінності між віртуальним і реальним середовищами та об'єктами в них, можливостями людей і роботів, а також контекстом завдань. 

Існує багато досліджень, які говорять про те, що потрібно набагато більше роботи, ніж ми думали, щоб роботи стали достатньо корисними в реальному світі та змогли справлятися з такими важливими завданнями, як підготовка столу до сніданку.