Новости из мира науки, технологий и авто
Источник фото: pixabay.com Сопоставление движений оператора с роботом – ключевая проблема телеоперации. Из-за различий между рабочими пространствами, такими как расположение объектов, особенно сложно получить сопоставления плавного движения, которые выполняют разные цели (например, выбор объектов в разных позах с двух сторон или прохождение через ключевые точки).
Действительно, большинство современных методов полагаются на переключатели режимов, что приводит к прерывистому опыту с низкой прозрачностью. В новой работе ученые предложили унифицированную формулировку для отображения положения, ориентации и скорости, основанную на положениях интересующих объектов в рабочих пространствах оператора и робота.
Они применили его в контексте двусторонней телеоперации. Изучались две возможные реализации для достижения предложенных отображений: итерационный подход, основанный на локально взвешенных перемещениях и поворотах, и подход нейронной сети.
Оценка проводилась как в моделировании, так и с использованием двух роботов Franka Emika Panda с регулируемым крутящим моментом. Результаты показывают, что, несмотря на более длительное время обучения, нейросетевой подход обеспечивает более быструю оценку карт пространства и требует меньшего внимания оператора, что имеет решающее значение для непрерывной удаленной работы в реальном времени.
