تشخیص لغزش اشیا؛ گامی تازه در شبیه سازی لمس انسانی برای ربات ها

رویکرد جدیدی که توسط محققان دانشکده علوم کامپیوتر و مهندسی الکترونیک ساری ارائه شده است، به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا زمان لغزش یک جسم را پیش‌بینی کنند و حرکات خود را در زمان واقعی برای جلوگیری از آن تطبیق دهند.

کد خبر: ۱۲۸۸۹۶۲

يکشنبه - ۰۵ مرداد ۱۴۰۴ / July 27, 2025

به گزارش گروه دانشگاه خبرگزاری دانشجو، مهندسان بریتانیایی رویکرد جدیدی را برای بهبود نحوه گرفتن و جابجایی اشیاء شکننده، لغزنده یا نامتقارن توسط ربات‌ها پیاده‌سازی کردند. این روش پیشرفته جلوگیری از لغزش، نتایج چشمگیری را نشان می‌دهد و می‌تواند راه را برای اتوماسیون ایمن‌تر و قابل اعتمادتر در صنایع مختلف از تولید گرفته تا مراقبت‌های بهداشتی هموار کند.

این رویکرد که توسط محققان دانشکده علوم کامپیوتر و مهندسی الکترونیک ساری ارائه شده است، به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا زمان لغزش یک جسم را پیش‌بینی کنند و حرکات خود را در زمان واقعی برای جلوگیری از آن تطبیق دهند.

این روش مشابه روشی است که انسان‌ها به طور طبیعی حرکات خود را تنظیم می‌کنند. این رویکرد الهام گرفته از طبیعت، با اجازه دادن به ربات‌ها برای حرکت هوشمندانه‌تر و حفظ موقعیت ایمن بدون فشردن بیشتر، از استراتژی‌های سنتی نیروی گرفتن بهتر عمل می‌کند.

ربات‌ها رویکردی انسان‌مانندتر اتخاذ خواهند کرد

دکتر امیر اصفهانی، دانشیار رباتیک، گفت: «اگر تصور کنید بشقابی را حمل می‌کنید که شروع به لغزش می‌کند، اکثر مردم صرفاً آن را محکم‌تر فشار نمی‌دهند - آنها به طور غریزی حرکت دست خود را با کاهش سرعت، کج کردن یا تغییر موقعیت تنظیم می‌کنند تا از افتادن آن جلوگیری کنند. به طور سنتی، ربات‌ها آموزش دیده‌اند که صرفاً به نیروی گرفتن تکیه کنند، که می‌تواند برای اقلام ظریف بی‌اثر یا حتی آسیب‌زا باشد.» «ما به ربات‌های خود آموخته‌ایم که رویکردی شبیه‌تر به انسان داشته باشند، یعنی زمانی که چیزی ممکن است لغزش کند را حس کنند و به طور خودکار حرکات خود را برای ایمن نگه داشتن اشیاء تنظیم کنند.

این تحقیق اولین تحقیقی است که اثربخشی مدولاسیون مسیر را برای جلوگیری از لغزش در انسان‌ها و ربات‌ها نشان می‌دهد و کمیت آن را تعیین می‌کند.

سیستم کنترل پیش‌بین

یافته‌ها نشان می‌دهد که یک سیستم کنترل پیش‌بینی‌کننده که توسط یک «مدل لمسی رو به جلو» آموزش‌دیده پشتیبانی می‌شود، به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا زمان لغزش یک جسم را پیش‌بینی کنند و به طور مداوم حرکات برنامه‌ریزی‌شده آن را تجزیه و تحلیل کنند.

طبق یک بیانیه مطبوعاتی، محققان همچنین نشان دادند که این سیستم روی اشیاء و مسیر‌های حرکتی که برای آنها آموزش ندیده است، کار می‌کند و پتانسیل آن را برای تعمیم مؤثر به محیط‌های دنیای واقعی برجسته می‌کند.

اصفهانی معتقد است که این روش می‌تواند برای اتوماسیون آینده، از جابجایی ابزار‌های جراحی در مراقبت‌های بهداشتی و مونتاژ قطعات ظریف در تولید گرفته تا مرتب‌سازی بسته‌های نامناسب در لجستیک یا کمک به افراد در خانه‌هایشان، یک تغییر دهنده بازی باشد.

پتانسیل در انواع کاربرد‌های رباتیک صنعتی و خدماتی

اصفهانی می‌گوید: «ما معتقدیم که رویکرد ما پتانسیل قابل توجهی در انواع کاربرد‌های رباتیک صنعتی و خدماتی دارد و کار ما فرصت‌های جدیدی را برای ورود ربات‌ها به زندگی روزمره ما ایجاد می‌کند. امیدواریم یافته‌های ما الهام‌بخش تحقیقات آینده در این زمینه باشد و زمینه رباتیک را بیشتر پیش ببرد.»

محققان نشان دادند که اطمینان از گرفتن پایدار در حین دستکاری رباتیک برای عملکرد ماهرانه و قابل اعتماد ضروری است. به طور سنتی، کنترل لغزش به مدولاسیون نیروی گرفتن متکی بوده است.

این مطالعهکه در مجله Nature Machine Intelligence منتشر شده است، نشان می‌دهد که مدولاسیون مسیر، جایگزین موثری برای جلوگیری از لغزش در برخی از وظایف دستکاری رباتیک است.

سیاست کنترل لغزش مبتنی بر مدولاسیون مسیر

محققان این مطالعه گفتند: «ما یک سیاست کنترل لغزش مبتنی بر مدولاسیون مسیر را با یک رویکرد مرسوم مبتنی بر نیروی گرفتن توسعه داده و مقایسه می‌کنیم. نتایج ما نشان می‌دهد که مدولاسیون مسیر می‌تواند در سناریو‌های خاص به طور قابل توجهی از کنترل نیروی گرفتن بهتر عمل کند و پتانسیل آن را به عنوان یک استراتژی قوی کنترل لغزش برجسته می‌کند.»

آنها همچنین نشان دادند که، مشابه انسان، گنجاندن یک مدل رو به جلو مبتنی بر عمل مبتنی بر داده در یک چارچوب کنترل پیش‌بینی مدل، کلید بهینه‌سازی مدولاسیون مسیر برای جلوگیری از لغزش است.

محققان این مطالعه افزودند: این یافته‌ها یک چارچوب کنترل پیش‌بینی را معرفی می‌کنند که از انطباق مسیر استفاده می‌کند و دیدگاه جدیدی در مورد کاهش لغزش ارائه می‌دهد. این رویکرد، پایداری گرفتن را در محیط‌های پویا و بدون ساختار افزایش می‌دهد و سازگاری سیستم‌های رباتیک را در کاربرد‌های مختلف بهبود می‌بخشد.