В последние годы робототехника переживает значительный переход от классических жёстких конструкций к биологически вдохновленным гибридным системам, сочетающим мягкие и твёрдые материалы. Такие роботы готовы к адаптации и безопасной работе в сложных и изменяющихся условиях, где традиционные модели не справляются. Однако именно из-за своей гибридной природы и непредсказуемых динамических особенностей такие системы крайне трудно контролировать стандартными методами. Классические подходы к управлению базируются на точном знании кинематических цепей, физических параметров и сенсорных данных, что намного затрудняет применение в мягких и нисколько не фиксированных конструкциях. Именно здесь на помощь приходят глубокие нейросети и концепция якобиановых полей, способных предсказывать отношения между управляющими командами и движениями роботов без экспертов-моделистов.
Инфраструктура, позволяющая контролировать роботов только на основе визуальных данных, выводит робототехнику на новый уровень. Ключевым моментом в таком подходе является построение «визуомоторного якобианового поля» — математического объекта, который для каждой точки 3D-пространства робота сопоставляет линейный оператор, описывающий чувствительность движения этой точки к изменению управляющих сигналов. Проще говоря, это карта, которая говорит, как разные части робота будут реагировать на те или иные команды двигателей или приводов, и всё это вывязывается напрямую из видео с одной камеры. Обеспечить такую способность возможно благодаря интеграции методов нейросетевой реконструкции сцены и дифференцируемого рендеринга. Сначала глубокая модель анализирует один снимок с RGB-камеры и восстанавливает трехмерное представление робота, используя нейронное радиационное поле (Neural Radiance Field, NeRF).
Это позволяет получить детализированную 3D-модель формы и внешнего вида робота, при этом используется кодирование координат с помощью синусоидальных функций для повышения точности. Следующий этап — восстановление якобианового поля, где каждый 3D-координат сопоставляется с оператором, который линейно описывает зависимость движения этой точки в пространстве от малых изменений управляющих команд. Таким образом, модель способна предсказывать динамику без явного знания внутренней структуры робота, его материалов или встроенных сенсоров. Обучение происходит самообучающимся методом с помощью многокамерной съёмки: робот выполняет случайные движения, а системы RGB-D камер фиксируют покадровые изображения с разных точек обзора. По данным этих видео проводится оптический поток и трекинг ключевых точек, что даёт «сигналы» для обучения нейросети связывать изменение управляющих действий с движением частей робота.
Главное преимущество такой технологии состоит в полной независимости от точного моделирования робота и необходимости устанавливать дорогостоящие датчики. В то же время система способна управлять различными роботами: от жёстких манипуляторов с множеством степеней свободы до мягких и гибридных рук, напечатанных на 3D-принтере и приводимых в движение пневматическими приводами. Такие роботы отличаются не только физической сложностью, но и наличием значительных запасов подвижности, нелинейными свойствами материалов и даже изменениями характеристик с течением времени. Тестирование технологии включало управление четырьмя разными роботами: 3D-печатной гибридной пневматической рукой, мягкой платформой с уникальными auxetic-актуаторами, коммерческой антропоморфной рукой Allegro с 16 степенями свободы и образовательным роботом-рукой Poppy Ergo Jr. Результаты показали высокую точность управления, восстановления и предсказания 3D-конфигураций, а также устойчивость системы к изменениям внешних условий, повреждениям, визуальным помехам и даже существенной механической люфте — «зазору» в сочленениях, что является серьёзной проблемой для классических контроллеров.
Ключевым компонентом при этом стал простой, но мощный метод обратной динамики, который с использованием восстановленного якобианового поля и одной RGB-камеры может рассчитывать управляющие команды с частотой порядка 12 Гц. Благодаря воспроизведению желаемых траекторий в пространстве изображения или в 3D нейросеть быстро оптимизирует команды, обеспечивая плавное и точное выполнение задач. Важным замечанием является возможность переносить демонстрации между разными камерами без снижения качества управления, что возможно благодаря 3D-представлению состояния робота. Видео, снятое с одного ракурса, можно использовать для обучения и управления, даже если во время эксплуатации доступен кадр с другой точки зрения. Использование такого подхода расширяет горизонты роботостроения, устраняя необходимость в трудоёмком процессе ручного проектирования и настройки моделей, позволяя работать с конструкциями из доступных, недорогих материалов и при этом сохранять высокий уровень контроля.
Это важный шаг на пути к массовому внедрению гибких, адаптирующихся роботов, что, в свою очередь, может кардинально повлиять на индустрию автоматизации, обучение и исследования. Кроме того, система показала высокую устойчивость к визуальным помехам и даже частичной блокировке зоны наблюдения — явления, часто встречающегося в реальной работе роботов в динамичных и непредсказуемых средах. Применение методов доменной рандомизации и смешивания фоновых изображений во время обучения существенно повысило робастность предсказаний к изменениям окружающих условий и разным видам засветки. Хотя метод ориентирован на управление в режиме квазистатических движений без явно выраженных динамических эффектов второго порядка, это покрывает широкий спектр задач в манипуляции и взаимодействии с объектами. Перспективными направлениями развития остаются интеграция дополнительных сенсоров, таких как тактильные датчики, и расширение моделей для учета динамических и контактных взаимодействий, что позволит еще более точно и быстро управлять роботами в сложных сценариях.
Таким образом, инновационный подход, основанный на глубоком обучении визуальных данных для вывода якобиановых полей, открывает новую эру в управлении разнообразными роботами. Он меняет парадигмы, связывающие проектирование аппаратной части и разработку сложных моделей управления, обеспечивая высокую универсальность, адаптивность и доступность современных робототехнических систем.
