Table of Contents

Сближение мягкой робототехники и искусственного интеллекта знаменует собой поворотный момент в том, как машины проектируются, строятся и развертываются. Вместо того, чтобы полагаться на жесткие рамки, точные суставы и запрограммированные последовательности, новое поколение роботов использует совместимые материалы, встроенные сенсорные и обучающие алгоритмы для работы в неструктурированных, динамических средах. Этот сплав не просто постепенное улучшение; он меняет то, что роботы могут делать и куда они могут идти. От хирургических инструментов, которые изгибаются вокруг нежных тканей, до сельскохозяйственных захватов, которые обрабатывают спелые плоды без синяков, эти системы начинают выходить за пределы заводского пола в повседневную жизнь.

В этой статье рассматриваются основы мягкой робототехники, роль ИИ в расширении возможностей этих гибких машин, уже используемые приложения в реальном мире и границы исследований, которые обещают еще большие возможности в ближайшее десятилетие.

Что такое мягкая робототехника?

Мягкая робототехника — это подполе, которое строит роботов из материалов с механическими свойствами, похожими на живые организмы. Вместо металлических шестерен, сервомоторов и жестких связей мягкие роботы используют эластомеры, силиконовые каучуки, гидрогели и полимеры с памятью формы. Эти материалы могут растягиваться, изгибаться, скручиваться и сжиматься, обеспечивая непрерывную деформацию, а не дискретное совместное движение.

Основная мотивация — биологическое вдохновение. Животные, такие как осьминоги, хоботы слонов и дождевые черви, могут манипулировать объектами, перемещаться в ограниченном пространстве и мгновенно адаптировать свою форму. Мягкая робототехника стремится воспроизвести эту адаптируемость. Рука осьминога, например, не имеет костей и может изгибаться в любой точке по своей длине, степень свободы, с которой традиционные жесткие манипуляторы не могут сравниться.

Ключевые материалы и методы актуализации

Мягкие роботы полагаются на несколько механизмов приведения в действие:

  • Пневматическое и гидравлическое приведение в действие: Каналы, встроенные в эластомерные материалы, надуваются или сдуваются для создания движения. Это основа для знаменитых «пнев-сетевых» приводов, разработанных исследователями из Гарвардского института Висса. При последовательном надувании различных камер робот может сворачиваться, расширяться или сцепляться.
  • Сплавы с памятью формы (SMA): Металлы, такие как нитинол, меняют форму при нагревании и возвращаются к своей первоначальной форме при охлаждении.Встроенные провода SMA могут действовать как искусственные мышцы, сокращаясь и расслабляясь для перемещения мягких структур.
  • Диэлектрические эластомеры (DEA): Это гибкие конденсаторы, которые расширяются при приложении напряжения. Они могут производить быстрые, большие напряжения и исследуются для высокоскоростных мягких роботов.
  • Тепловые и химические приводы: Некоторые материалы расширяются или сжимаются в ответ на изменения температуры или рН, что позволяет двигаться без внешних источников питания.

Выбор материала и привода зависит от применения. Для медицинских приборов необходимы биосовместимые силиконы. Для промышленных захватов больше важны долговечность и срок службы. Все мягкие роботы разделяют, однако, фундаментальную философию дизайна: соответствие - это особенность, а не ошибка.

Роль искусственного интеллекта

В то время как мягкие материалы обеспечивают тело, искусственный интеллект обеспечивает мозг. Мягкий робот без интеллекта был бы похож на медузу: способен к пассивной деформации, но не способен выполнять целенаправленные действия. ИИ дает этим машинам способность чувствовать, рассуждать и действовать в реальном времени.

Проблемы отличаются от тех, что существуют в жесткой робототехнике. Мягкая рука теоретически имеет бесконечные степени свободы. Моделирование ее поведения с помощью традиционных физических уравнений чрезвычайно сложно. Форма робота зависит от его собственного приведения в действие, внешних сил, гравитации и контакта с объектами, все из которых взаимодействуют нелинейными способами.

ИИ решает эту проблему с помощью подходов, основанных на данных. Модели машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети и алгоритмы обучения с подкреплением, могут изучать отображение между входами управления и возникающими движениями, не требуя явной физической модели.

Учимся на взаимодействии

Обычный обучающий конвейер работает следующим образом: мягкий робот оснащен датчиками, такими как тензодатчики, датчики давления или камера, указывающая на собственное тело. Он выполняет тысячи случайных или управляемых последовательностей приведения в действие при записи результатов. Нейронная сеть учится предсказывать полученную форму или силу из заданного набора давлений привода. После обучения эта модель может использоваться для управления, позволяя роботу достичь желаемой позы или применить определенную силу.

Усиление обучения (RL) идет дальше. Робот взаимодействует со своей средой, получает награды или штрафы на основе успеха задачи и постепенно обнаруживает стратегии управления, которые работают. Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) продемонстрировали мягкие захваты, которые учатся захватывать незнакомые объекты после всего нескольких испытаний, корректируя свою стратегию захвата в режиме реального времени.

Проприоцепция и сенсорная интеграция

Важнейшим фактором, способствующим развитию мягких роботов на основе ИИ, является зондирование. Традиционные жесткие роботы часто используют кодеры и датчики крутящего момента в каждом суставе. Мягкие роботы нуждаются в распределенном зондировании, которое может измерять деформацию непрерывного тела. Последние достижения включают:

  • Встроенные микроканалы, заполненные проводящей жидкостью: При деформации робота геометрия канала изменяется, изменяя электрическое сопротивление. Это обеспечивает сигнал, пропорциональный деформации.
  • Оптоволоконные датчики: Решетки Брэгга могут обнаруживать мельчайшие изменения кривизны вдоль волокна, встроенного в корпус робота.
  • На основе визуального восприятия: Внешние камеры или внутренние камеры, глядя на узорчатую поверхность, могут оценивать 3D-форму с помощью фотограмметрии или глубокого обучения.

Эти сенсорные потоки поступают в модели ИИ, которые дают роботу ощущение собственного состояния тела, известного как проприоцепция.В сочетании с внешней обратной связью от камер или тактильных датчиков робот может закрыть петлю между восприятием и действием.

Ключевые преимущества объединения мягкой робототехники и ИИ

Сочетание совместимых материалов и интеллектуального управления создает возможности, которых ни одна технология не могла бы достичь в одиночку.

Усиление гибкости и адаптивности

Мягкие роботы могут соответствовать объектам неизвестной формы, захватывать хрупкие предметы, не раздавливая их, и перемещаться по загроможденным средам, сжимая промежутки. ИИ усиливает это, позволяя роботу адаптировать свою стратегию в реальном времени, когда он сталкивается с неожиданными формами или поверхностями. Традиционному промышленному захвату может потребоваться переключение для обработки другого продукта; мягкий, управляемый ИИ захват автоматически регулируется.

Повышение безопасности человеческого взаимодействия

Низкий механический импеданс мягких материалов означает, что столкновения с меньшей вероятностью могут привести к травмам. В сочетании с ИИ, который контролирует близость и намерение, эти роботы могут работать вместе с людьми без тяжелых клеток безопасности, необходимых для традиционных промышленных роботов. Это открывает сотрудничество человека и робота в таких условиях, как сборка, логистика и даже уход на дому.

Большая автономия и обучение

ИИ позволяет мягким роботам совершенствоваться с опытом. Вместо того, чтобы перепрограммироваться для каждой новой задачи, они могут учиться на демонстрациях или пробах и ошибках. Это особенно ценно в средах, которые слишком изменчивы для предварительной программы, таких как подводный осмотр, полевое сельское хозяйство или зоны бедствия.

Более широкий диапазон прикладных сред

Мягкие роботы лучше подходят для сред, где борются жесткие машины: внутри человеческого тела, в агрессивных или абразивных условиях, в пространствах с ограниченным доступом или в приложениях, требующих мягкого прикосновения. ИИ расширяет эту сферу, предоставляя роботу интеллект для обработки неопределенности, различных условий и сложного принятия решений.

Реальные приложения

Эти технологии вышли за рамки исследовательских лабораторий в практическое использование. Вот некоторые из наиболее эффективных областей применения.

Здравоохранение и медицинская робототехника

Мягкая робототехника вторгается в хирургию, реабилитацию и вспомогательные устройства. В минимально инвазивной хирургии жесткий инструмент может повредить ткань, если он оказывает слишком много силы. Мягкие, совместимые инструменты с управлением с помощью ИИ могут перемещаться по органам, применять точно контролируемые силы и уменьшать травму.

Реабилитационные экзоскелеты, изготовленные из мягкого текстиля, а не из жестких рамок, могут помочь пациентам с нарушениями подвижности. Алгоритмы ИИ корректируют уровни помощи на основе походки и усталости пациента, обеспечивая поддержку только при необходимости. Это способствует естественным моделям движения и более быстрому восстановлению.

Также исследуются мягкие роботизированные имплантаты. Исследователи разрабатывают мягкие приводы, которые можно имплантировать вокруг сердца, чтобы помочь с накачкой, с системами управления, которые синхронизируются с естественными сердечными ритмами.

Сельское хозяйство и продовольственная помощь

Сбор мягких фруктов, таких как ягоды, помидоры и персики, по-прежнему в значительной степени производится человеческими руками, потому что обычные роботизированные захваты повреждают продукт. Мягкие захваты с системами зрения ИИ могут идентифицировать спелые плоды, подходить к ним с правильной ориентацией и хватать их с достаточной силой, чтобы выбрать их без синяков. Такие компании, как Soft Robotics Inc., коммерциализировали такие системы для обработки пищевых продуктов и упаковки, уменьшая отходы и затраты на рабочую силу.

Помимо сбора урожая, для инспекции растений, опыления и удаления сорняков используются мягкие роботы, их способность перемещаться по плотной листве без повреждения посевов делает их идеальными для точного земледелия.

Производство и сборка

Производственные среды все чаще включают производство с высоким содержанием смеси и низким объемом, где традиционная автоматизация негибка. Мягкие, управляемые ИИ захваты могут обрабатывать самые разные детали, от деликатных электронных компонентов до отливок тяжелых металлов, без изменений инструмента. Это сокращает время перехода и позволяет более маневренные производственные линии.

Мягкие роботы также используются для задач, связанных с соблюдением, таких как вставка колышка в отверстие с плотными допусками.Соответствие корпуса робота естественным образом компенсирует незначительные несоответствия, в то время как ИИ учится оптимальному пути подхода, чтобы минимизировать силы вставки.

Поиск и спасение

Зоны бедствия непредсказуемы. Рубль, ограниченные пространства и нестабильные поверхности затрудняют работу колесных или ноготых жестких роботов. Мягкие роботы, вдохновленные червями и змеями, могут ползать по небольшим отверстиям, менять свою форму, чтобы соответствовать окружающей среде, и выдерживать удары, которые могли бы сломать жесткие машины.

ИИ позволяет этим роботам самостоятельно исследовать, картировать свое окружение и идентифицировать выживших с помощью бортовых датчиков. Поскольку они мягкие, они представляют меньший риск для пойманных в ловушку людей, если происходит контакт. Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали мягких роботов, которые могут плавать, ползать и лазать, используя обучение с подкреплением, чтобы выбрать лучший режим передвижения для местности.

Глубокое погружение: как роботы учатся управлять собой

Управление является центральной задачей в мягкой робототехнике. В отличие от жесткой руки с шестью суставами, где пространство состояний 12-мерно (положение и скорость каждого сустава), мягкий робот-континуум имеет пространство состояний, которое в принципе бесконечно. Даже после дискретизации число степеней свободы на порядки больше, чем в жестких системах.

Моделируемые подходы

Ранние усилия пытались построить аналитические модели на основе механики континуума. Теория луча Эйлера-Бернулли, теория стержня Коссерата и методы конечных элементов могут имитировать форму мягкого робота при заданных нагрузках и приведении в действие. Эти модели полезны для проектирования и моделирования, но являются вычислительно дорогостоящими и часто неточными в реальном времени из-за нелинейности материала и гистерезиса.

Подходы, свободные от моделей и управляемые данными

Тенденция сместилась в сторону управления без модели, управляемых данными. Нейронные сети могут изучать отображение от команд приведения в действие до получающейся формы или положения конечной точки непосредственно из данных. Общая архитектура использует глубокую сеть передачи данных с несколькими скрытыми слоями, обученную на тысячах записанных пар приведения в действие-деформации. После обучения сеть работает достаточно быстро для управления в реальном времени, часто с килогерцовой скоростью на встроенном оборудовании.

Усиление обучения для сложных задач

Для задач, требующих последовательного принятия решений, таких как захват объекта и затем размещение его в целевом месте, обучение с подкреплением является естественным подходом. Мягкий робот взаимодействует со своей средой, а алгоритм RL корректирует свою политику, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения. Основной проблемой является эффективность выборки: мягкие роботы часто имеют высокое соответствие и медленную динамику, а это означает, что тысячи реальных испытаний могут занять часы или дни.

Для ускорения обучения исследователи используют симуляторы. Мягкие роботосимуляторы на основе метода конечных элементов или на моделях с уменьшенным порядком могут быстро генерировать миллионы связок опыта. Политика обучается симуляции, а затем передается реальному роботу. Рандомизация домена, где параметры моделирования широко варьируются во время обучения, помогает политике обобщать несоответствие реального мира.

Сим-реальный трансфер

Перенос изученных политик из симуляции в реальность остается активной областью исследований. Мягкие материалы имеют производственные допуски и износ с течением времени, что приводит к различиям между симулированным и реальным поведением. Точная настройка на реальном роботе с небольшим количеством дополнительных испытаний часто бывает достаточной для закрытия разрыва. Другой подход - онлайн-адаптация, где робот постоянно обновляет свою модель или политику на основе новых данных датчиков, эффективно обучаясь на работе.

Проблемы и ограничения

Несмотря на быстрый прогресс, мягкая робототехника в сочетании с ИИ сталкивается со значительными препятствиями, прежде чем она может стать такой же повсеместной, как традиционная автоматизация.

Долговечность и усталость

Мягкие материалы более подвержены износу, разрыву и усталости, чем металл или твердый пластик. Повторяющаяся деформация при высоком растяжении может привести к трещинам, расслоению или потере эластичности. Повышение долговечности материала за счет новых эластомеров, самовосстанавливающихся полимеров или защитных покрытий является постоянным приоритетом исследований.

Контроль сложности и надежности

Гибкость, которая дает мягким роботам преимущество, также затрудняет их точное управление. Гистерезис, нелинейный ползучесть и чувствительность к температуре усложняют управление. Для критических применений, таких как хирургия или управление полетом, надежность должна быть исключительно высокой, а доказать надежность контроллера, управляемого данными, трудно.

Энергоэффективность и энергоэффективность

Пневматические мягкие роботы требуют насосов, компрессоров и клапанов, которые добавляют объем, шум и потребление энергии. Диэлектрические эластомеры и сплавы с памятью формы могут быть более энергоэффективными, но часто требуют высокого напряжения или значительного теплового цикла. Несвязанные мягкие роботы с батарейным питанием с длительной продолжительностью миссии все еще редки.

Производство и масштабируемость

Большинство мягких роботов в настоящее время собраны вручную или отлиты в формы. Разрабатываются масштабируемые производственные процессы, такие как 3D-печать многоматериальных мягких конструкций или автоматизированное наслоение, но еще не созрели. Это ограничивает коммерческое внедрение относительно низкими объемами.

Интеграция с существующими системами

Мягкие роботы не вписываются в существующую производственную или логистическую инфраструктуру, которая спроектирована вокруг жесткой автоматизации. Интерфейсы, захваты и протоколы связи должны быть адаптированы. Программный стек ИИ также должен интегрироваться с устаревшими системами управления, для чего может потребоваться специальное промежуточное программное обеспечение.

Будущие перспективы и направления исследований

Эта область развивается по нескольким направлениям, и следующее десятилетие обещает устранить многие из существующих ограничений.

Передовые материалы

Разрабатываются самоисцеляющиеся эластомеры, полимеры с памятью формы с более быстрым временем отклика и материалы с переменной жесткостью (через помехи, нагрев или электрические поля). Робот, который может быть мягким для захвата и жестким для прикладывания силы, объединит лучшее из обоих миров.

Встроенный интеллект и Edge Computing

Вместо того, чтобы полагаться на удаленный компьютер, будущие мягкие роботы будут нести встроенные процессоры, способные выполнять вывод нейронной сети. Маломощные микроконтроллеры и специализированные ускорители ИИ уже делают это возможным. Это позволит по-настоящему автономной, несвязанной работе.

Многороботная координация

Алгоритмы ИИ для коллективного принятия решений, подобные тем, которые используются в колониях насекомых, могут координировать десятки или сотни простых мягких роботов для достижения сложных целей.

Биосовместимость и медицинская интеграция

Мягкие роботы, полностью совместимые с человеческим телом, включая биоразлагаемые версии, могут выполнять временные терапевтические функции внутри тела, а затем растворяться. Системы управления ИИ, которые взаимодействуют с нейронными сигналами, могут обеспечить контролируемые мозгом протезы конечностей с мягким, естественным движением.

Этические и социальные соображения

По мере того, как мягкие роботы становятся более способными и автономными, вопросы безопасности, подотчетности и перемещения рабочих мест становятся насущными. Необходимы стандарты для безопасного проектирования и тестирования мягких роботизированных систем. Прозрачное принятие решений ИИ, особенно для роботов, работающих в общественных местах, будет иметь важное значение для общественного доверия.

Заключение

Мягкая робототехника и искусственный интеллект вместе создают новый класс машин, которые являются более адаптивными, безопасными и более способными, чем традиционные жесткие роботы. Вдохновившись биологией и используя управление, основанное на данных, для преодоления проблем соответствия, эти системы открывают приложения в здравоохранении, сельском хозяйстве, производстве и реагировании на бедствия, которые ранее были недоступны. В то время как значительные проблемы остаются в долговечности, контроле, производстве и интеграции, траектория инноваций ясна. Исследователи продолжают раздвигать границы материаловедения, зондирования, машинного обучения и проектирования системы, приближая нас к будущему, где интеллектуальные, мягкие машины работают вместе с людьми почти во всех аспектах жизни и промышленности.