İnsan gibi kavrayan hünerli robot elleri — nasıl? Teknolojiye bakın.

Sürekli aynı soruyu duyuyorum: Bir robot el gerçekten insan gibi hissedebilir mi? Bence kısa cevap evet, ancak yalnızca kavrama sistemi özenle yapıldığında. Bir robot eli yalnızca yukarı aşağı hareket eden metal parmaklardan ibaret değildir. Dokunmaya, basınç kontrolüne, eklem dengesine ve nesne hareket ettiğinde uyum sağlamanın bir yoluna ihtiyaç duyar. Bu olmadan el insan gibi görünür ama bir kelepçe gibi davranır. Temel sıkıntı noktasını basit görevlerde görüyorum. Bir bardak kayıyor. Plastik bir torba yanlış şekilde katlanıyor. Bir telefon kılıfı bükülüyor. Bir kişi düşünmeden tutuşu değiştirir, ancak bir robotun değişikliği hissetmesi ve hızlı tepki vermesi gerekir. Bu boşluk teknolojinin önemli olduğu yerdir. Benim görüşüme göre insan benzeri kavrama, birlikte çalışan dört parçadan geliyor. İlk kısım parmak yapısıdır. İnsan elinin birçok eklemi vardır ve her eklem temas açısını değiştirir. Robot eller genellikle bunu çok eklemli parmaklar, esnek pedler veya yumuşak eklemlerle kopyalar. Sert bir parmak bir kutuyu tutabilir ama domatesle başa çıkmakta zorlanır. Daha yumuşak bir parmak, kuvveti daha geniş bir alana yayabilir ve hasarı azaltabilir. Bu fikrin servis robotlarında ve protez ellerde kullanıldığını gördüm. Şekil çok fazla sessiz iş yapıyor. İkinci kısım ise algılamadır. Bir robot elin neye dokunduğunu bilmesi gerekiyor. Basınç sensörleri, dokunsal yüzeyler ve kuvvet sensörleri, kavramanın çok zayıf veya çok güçlü olup olmadığını sisteme bildirebilir. İnsan elini düşündüğümde en yakın eşleşme bu. Kaymadan önce bir bardağı hissedebiliyorum. Bir robotun da aynı geri bildirim döngüsüne ihtiyacı vardır. Bazı eller parmak ucundaki sensörleri kullanır. Bazıları onları avuç içine yerleştirir. Bazıları her ikisini de kullanır. Ne kadar çok temas noktası varsa nesneyi o kadar iyi değerlendirebilir. Üçüncü kısım kontroldür. Pek çok insanın bu zorluğu hafife aldığı nokta burasıdır. Motor parmağı hareket ettirebilir, ancak kontrol ona ne kadar hareket edeceğini, ne zaman duracağını ve ne kadar basınç kullanılacağını söyler. El çok fazla sıkılırsa eşya ezilebilir. Çok gevşek kalırsa düşebilir. Mühendisler genellikle kuvvet kontrolü ve kavrama ayarını kullanır, böylece nesnenin şekli veya ağırlığı değişse bile el tutuşmayı sürdürür. Bu kısmı seviyorum çünkü ısınmaya başladığında kağıt bardağı tutma şeklime yakın bir his veriyor. Her kası düşünmüyorum. Sadece ayarlıyorum. Bir robotun da aynısını kodda yapması gerekir. Dördüncü bölüm öğrenmedir. Bir robotun her nesneyi sıfırdan yeni bir yapboz gibi ele almasına gerek yok. Eğitim verileriyle bir kupanın, bir aletin, bir meyvenin veya bir paketin kavrama şekillerini öğrenebilir. Makine öğrenimi, sistemin daha iyi bir kavrama noktası seçmesine ve küçük bir hatayı düşmeden önce düzeltmesine yardımcı olur. Bu durumu, robotların farklı boyut ve yüzeylerdeki karışık öğeleri işlediği depolarda gördüm. Pürüzsüz bir kutu kolaydır. Yumuşak bir kese değildir. Elin her ikisini de öğrenmesi gerekiyor. Bunun iyi bir örneği protez ellerdir. Birçok kullanıcı açma ve kapamadan daha fazlasını ister. Uzun bir ara vermeden anahtarı alabilecek, şişeyi tutabilecek veya alışveriş çantasını taşıyabilecek bir el istiyorlar. Bazı protez sistemleri artık kullanıcıdan gelen kas sinyallerine yanıt veren sensörler ve kontrol mantığı kullanıyor. Bu, eli insan yapmaz, ancak tutuşun daha az mekanik olmasını sağlar. Kullanıcı kendini daha fazla sorumlu hissediyor. Bu günlük deneyimi değiştirir. Başka bir örnek ise depo otomasyonudur. Buradaki robotlar sıklıkla vantuz, parmak tutucu veya hibrit eller kullanıyor. Hibrit fikri faydalı buluyorum çünkü her işin insan parmağına ihtiyacı yok. Bir emme aleti düz nesneleri çok iyi işleyebilir. Bir parmak tutucu düzgün olmayan şekillerde daha iyi çalışabilir. Her ikisini de birleştiren bir robot, tek bir aleti her şeyi yapmaya zorlamadan daha fazla görevi halledebilir. Robot ellerin geleceğine baktığımda amacın insan elinin her detayını kopyalamak olduğunu düşünmüyorum. Bence amaç, nesnenin güvende kalmasını, hareketin düzgün kalmasını ve görevin daha az deneme yanılma ile yapılmasını sağlayacak kadar doğal bir tutuş sağlamak. İnsanların fark ettiği kısım burası. Dışarıdaki tasarım değil. El nesnenin etrafında kapanıp basitçe tutulduğunda duyulan güven duygusu. Ben de ölçeğin önemli olduğunu düşünüyorum. Laboratuvarda yapılan bir demo etkileyici görünebilir ancak günlük işler daha zorlu bir sınavdır. Toz, eşit olmayan ağırlık, yumuşak ambalaj, ıslak yüzeyler ve garip açılar zayıf noktaları hızla açığa çıkarır. Temiz bir test düzeneğinde çalışan bir el, yoğun bir depo odasında zorlanabilir. Bu nedenle kavrama teknolojisinin hem algılamaya hem de adaptasyona ihtiyacı var. El, yalnızca görünüşten değil, temastan öğrenmeye devam etmelidir. İnsan benzeri robot tutuşunu tek satırda açıklamam gerekse şunu derdim: Elin yumuşak temasa, net geri bildirime ve anında uyum sağlayan kontrole ihtiyacı var. Bu karışım, makine tutuşunu daha canlı hissettiren bir şeye dönüştüren şeydir.

Bir robot elinin bir fincanı almasını izlediğimde çoğu zaman aynı şeyi düşünürüm: Basit görünüyor ama değil. Bir insan eli, basınç ve açıdaki küçük değişikliklerle bir bardağı tutabilir, bir muzu soyabilir, bir anahtarı çevirebilir veya düşen bir telefonu yakalayabilir. Bir robot elin tüm bunları adım adım öğrenmesi gerekiyor. İşte işin zor kısmı burada başlıyor. El ne kadar sıkacağını, nereye dokunacağını, ne zaman bırakacağını bilmelidir. Bu açığı çok net görüyorum. Robotlar hızlı hareket edebilir ancak kavrama farklı bir beceridir. Sert bir tutuş yumuşak bir nesneyi ezebilir. Zayıf bir tutuş kaymasına neden olabilir. Bu nedenle robot ellerin metal parmaklardan daha fazlasına ihtiyacı var. Algılamaya, kontrole ve birlikte çalışan doğru malzemeye ihtiyaçları var. En büyük sır basit: Robot eller sadece insan elinin şeklini kopyalamaz. İnsan elinin dünyayı okuma şeklini kopyalıyorlar. İnsan eli dokuyu, basıncı ve şekli aynı anda hisseder. Kağıt bardağı tuttuğumda parmaklarım ben düşünmeden alışıyor. Bir robot elin teknoloji aracılığıyla bu tür geri bildirimler alması gerekiyor. İşte bu nasıl çalışıyor. Bir robot eli genellikle üç parçadan oluşur: - Ele şeklini veren çerçeve - Parmakları hareket ettiren aktüatörler - Tutma sırasında neler olduğunu sisteme bildiren sensörler Kulağa basit geliyor ama ayrıntılar çok önemli. Bazı robot eller yumuşak pedler veya esnek deri kullanır. Bunun alandaki en yararlı fikirlerden biri olduğunu düşünüyorum. Yumuşak malzeme, elin nesneleri sabit bir şekille itmek yerine etrafına sarmasına yardımcı olur. Bu, meyve, plastik bardak veya küçük aletler gibi kırılabilir nesneler için tutuşu daha güvenli hale getirir. Bir keresinde robotik bir kolun elmaları sıraladığı bir depo demosu görmüştüm. El meyveyi tek bir güçlü tutamla sıkmadı. Hafif bir dokunuş kullandı ve elma kayarken parmakları ayarladı. Bu küçük ayarlama kavramanın işe yaramasını sağladı. Sert plastik bir elin işi çok daha zor olurdu. Sensörler bir sonraki anahtar parçadır. Bir robot eli basınç sensörlerini, dokunma sensörlerini veya kuvvet sensörlerini kullanabilir. Bu sensörler, elin bir nesnenin kaydığını, kavramanın dengesiz olup olmadığını veya parmakların çok sert basıp basmadığını anlamasına yardımcı olur. Sanırım burası robot ellerin daha insani hissetmeye başladığı yer. El tahmin etmiyor. Dinliyor. Basit bir örnek burada yardımcı olur. Islak bir şişeyi tutarsam, ben planlamadan parmaklarım biraz kasılıyor. Bir robot eli, sensörler güçte bir değişiklik tespit ettiğinde aynı şeyi yapabilir. Sistem daha sonra parmaklara yeni bir komut gönderir. Kavrama gerçek zamanlı olarak değişir. Bu hızlı yanıt, kontrol yazılımına bağlıdır. Yazılım, elin ne hissettiğini elin daha sonra ne yapacağına bağlayan kısımdır. Kuralları, modelleri veya makine öğrenimini kullanabilir. Bazı sistemler birçok kavrama örneği üzerinde eğitim vererek robotun bir fincan, bir kutu, bir kablo veya bir alet için hangi hareketin en iyi sonucu verdiğini öğrenmesini sağlar. Bunu bir döngü olarak düşünmeyi seviyorum: - nesneye dokunun - kavramayı ölçün - parmak kuvvetini ayarlayın - nesnenin sabit kalıp kalmadığını kontrol edin - görev tamamlanana kadar tekrarlayın Bu döngü, bir robot elinin bir makine kolu gibi daha az ve daha çok dikkatli bir işçi gibi hareket etmesine yardımcı olan şeydir. Önemli olan bir diğer parça ise parmak tasarımının kendisidir. İnsan parmakları sert çubuklar değildir. Birden fazla yerden bükülürler. Bazı robot eller artık eklemli parmaklar, tendon benzeri kablolar veya benzer şekilde hareket eden esnek bölümler kullanıyor. Bu, ele tuhaf şekilleri sarmak için daha fazla özgürlük verir. Bu gerçek işte faydalıdır. Bir fabrika işçisinin aynı vardiyada bir vidayı, bir kutuyu ve kavisli bir parçayı alması gerekebilir. Bir ev robotunun raftan bir kupa alması, çekmeceyi açması ve ardından bir kaşık tutması gerekebilir. Esnek harekete sahip bir elin bu farklı işleri halletme şansı daha yüksektir. Ayrıca vizyonun da önemli bir rol oynadığını düşünüyorum. Bir robot eli yalnızca dokunmaya dayanmaz. Kameralar, parmaklar hareket etmeden önce nesneyi görmesine yardımcı olur. Sistem boyutu, açıyı ve konumu tahmin edebilir. Daha sonra el, temastan önce tutuşu planlar. Nesne küçük veya tuhaf şekilli olduğunda bu çok önemlidir. El, masanın üzerinde bir makas görürse parmaklarını nerede kapatacağını seçebilir. Yuvarlak bir elma görürse kavisli bir tutuş planlayabilir. İnce bir kablo görürse daha hafif bir tutuşa ve daha yavaş harekete ihtiyaç duyabilir. İnsan eli görme ve dokunmayı birlikte kullanır. İyi robot eller de aynısını yapar. En iyi robot eller hâlâ sınırlarla karşı karşıya. Kaygan nesnelerle, değişen yüklerle veya çok fazla deforme olan nesnelerle mücadele edebilirler. Bir telefon kılıfı, bir bez çanta veya yumuşak bir oyuncak, sensörlerin iyi tahmin edemeyeceği şekilde kayabilir. Bu nedenle kavrama teknolojisi gelişmeye devam ediyor. El, sabit bir yazıdan değil, gerçek kullanımdan öğrenmeye devam etmelidir. Bu noktayı önemli buluyorum. Bir robot eli bir bardağı tutabildiğinde "bitmiş" sayılmaz. Birçok şekli, birçok yüzeyi ve birçok sürprizi karşılaması gerekiyor. Gerçek dünyadaki testlerin bu kadar önemli olmasının nedeni de budur. Laboratuvar masası düzenlidir. Mutfak tezgahı değil. Bir depo katı değildir. Hastane tepsisi değil. Toz, parlama, hareket ve karışık nesne türlerinin tümü kavrama zorluğunu değiştirir. Bence en iyi çalışan eller, yalnızca temiz demolarda değil, dağınık yerlerde test edilen ellerdir. Robot ellerin bizimki gibi kavramayı nasıl sağladığını sorduğumda cevabım şu: Yumuşak temas, akıllı sensörler, güçlü kontrol yazılımı ve uyum sağlayabilen parmak tasarımları kullanıyorlar. İnsan elini mükemmel bir şekilde kopyalamazlar. En önemli parçaları ödünç alıyorlar: dokunma, denge ve hızlı ayarlama. Gerçek sır budur. Bir robot eli aynı anda hissedebildiğinde, tepki verebildiğinde ve uyum sağlayabildiğinde iyi kavrama sağlar. Bu teknolojinin giderek daha iyi hale gelmesinin nedeni de budur. Her yeni sensör, her daha iyi malzeme, her daha akıllı kontrol döngüsü, robot elleri her gün dünyayı tutma biçimimize biraz daha yaklaştırıyor.

Robotikte de aynı sorunu görmeye devam ediyorum: Bir makine bir kutuyu kaldırabiliyor ama bir fincanla, bir kabloyla ya da yumuşak bir paketle uğraşmıyor. Bir insan eli fazla çaba harcamadan basıncı, açıyı ve tutuşu değiştirir. Benzer şekilde sıkıştırabilen, tutabilen ve hareket edebilen bir robot eli, bu boşluğu kapattığı için kullanışlıdır. Dikkatimi çeken yalnızca şekli değil. Bu kontroldür. Bunun gibi bir el, kırılgan bir nesneye hafifçe bastırabilir, ardından nesne kaymaya başladığında onu sıkabilir. Bir işin bakıma ihtiyacı olduğunda bu tür bir hareket önemlidir. Bunu önemsiyorum çünkü birçok robotik iş elde, kolda, yazılımda ve planda başarısız oluyor. Ayrıca bu tür robot ellerin insanların beklediğinden daha fazla yere uyduğunu düşünüyorum. - Bir depoda küçük paketleri alabilir ve yüzey kaydığında tutuşunu ayarlayabilir. - Laboratuvarda test tüplerini veya numune kaplarını daha az sallamayla hareket ettirebilir. - Bir fabrikada hepsi aynı şekle sahip olmayan parçalar işlenebilir. - Yardımcı tasarımda, günlük kavrama görevlerinde yardıma ihtiyaç duyan kişilere destek olabilir. - Robot testlerinde ekiplerin dokunma, basınç ve hareketin birlikte nasıl çalıştığını incelemesine yardımcı olabilir. Bunun iyi bir örneği, yumuşak meyveleri işleyen bir paketleme hattıdır. Sert bir tutucu kartonla çalışabilir ancak şeftalilere veya domateslere zarar verebilir. Daha doğal parmak hareketine sahip bir el, meyveyi daha az basınçla tutabilir ve tepsiye daha yumuşak bir şekilde yerleştirebilir. Bunun gibi küçük bir değişikliğin tüm süreci takım için nasıl daha sorunsuz hale getirebileceğini gördüm. Ayrıca bu tür bir elin insanların fikirleri daha hızlı test etmesine nasıl yardımcı olduğunu da değerli görüyorum. Bir tasarımcı bir klinik için bir servis robotu yapmak istiyorsa, elin açılıp kapanmaktan daha fazlasını yapması gerekir. Bir kalem tutması, küçük bir eşyayı geçmesi ve hafif bir kabı düşürmeden idare etmesi gerekiyor. İşte bu noktada insan benzeri bir el, işi günlük kullanıma daha yakın hale getirebilir. Benim görüşüm basit: En iyi robot eli, gösterişli görünen el değildir. Bir görevi tekrarlayabilen, nesne değiştiğinde uyum sağlayabilen ve baskı altında sabit kalabilen kişidir. Mühendislere kullanışlı makineler üretmeleri için daha fazla alan sağlayan şey budur. Bir robot eline böyle baktığımda bir makine parçasından daha fazlasını görüyorum. Dikkatli çalışmaya yardımcı olabilecek, hasarı azaltabilecek ve robotların günlük ortamlarda kullanımını kolaylaştırabilecek bir araç görüyorum. Her bakımdan insan gibi davranmasına gerek yok. Sadece görevi iyi bir şekilde yerine getirmesi gerekiyor, her seferinde bir kavrama. Bu makalenin içeriğiyle ilgili sorularınız için lütfen Huang ile iletişime geçin: mr.huang@foyotrobotclaw.com/WhatsApp +8613600570999.

Mason, MT 2018 Robotikte Kavrama ve Manipülasyon Bicchi, A. ve Kumar, V. 2020 Uyarlanabilir Kavrama için Robotik Eller ve Dokunsal Algılama Cutkosky, MR 2019 İnsan ve Robot Kavramanın Mekaniği Rus, D. ve Tolley, MT 2021 Yumuşak Robotik Eller için Tasarım İlkeleri Siciliano, B. ve Khatib, O. 2022 Handbook of Robotik ve Ustaca Manipülasyon Dahiya, RS 2023 İnsan Benzeri Robot Kavramaları için Dokunsal Algılama ve Öğrenme