Исследователи из Гонконгского университета науки и технологии (HKUST) разработали EmArm — воплощённую (embodied) роботизированную руку с сенсомоторной интеграцией. Она чувствует прикосновения по всей длине руки и в реальном времени подстраивает движение, что приближает роботов к человеко‑подобному тактильному восприятию.
Мягкая оптическая кожа внутри жёсткого скелета
Конструкция EmArm вдохновлена биологической схемой «кость–мышца–кожа». Вместо наклеивания электронных датчиков снаружи команда глубоко внедрила мягкую оптическую тактильную кожу в жёсткий механический скелет:
- более 71 000 мм² мягкой кожи покрывают плечо и предплечье;
- встроенные субмиллиметровые камеры считывают деформации и распределение усилий;
- пространственное разрешение достигает 0,085 мм — на уровне кожи кончика пальца человека;
- порог двухточечной дискриминации — до 18,2 мм, лучше типичного диапазона 30–50 мм для кожи человеческой руки.
Оптический принцип позволяет обойтись без сложной проводки, а также делает систему устойчивой к ЭМ‑помехам, свету, температуре, влажности и шуму. В экспериментах точность тактильного восприятия достигала 97,9% при пяти типах внешних воздействий.
При этом встроенная кожа практически не влияет на механику: EmArm сохраняет повторяемость позиционирования на уровне промышленных роботов, выдерживает более 15 кг осевой нагрузки и 7,35 Н·м крутящего момента.
Замкнутый контур «ощущение–действие» и эмоциональная обратная связь
Чтобы превратить EmArm из набора датчиков в интеллектуального агента, команда проф. Яцзина Шэня (Yajing Shen) реализовала замкнутый контур perception–action. В нём в реальном времени объединяются данные о суставах (проприоцепция) и тактильная информация (экстероцепция), а затем извлекаются признаки:
- положение контакта;
- площадь контакта;
- сила нажатия;
- число точек контакта.
Эти признаки напрямую подаются в систему управления движением. В демонстрации с баскетбольным мячом, лежащим на руке вне центра тяжести, EmArm сравнивает текущие тактильные признаки с заранее обученной политикой, генерирует команды по углам суставов и непрерывно перераспределяет усилия плеча и предплечья, чтобы удержать мяч в равновесии.
В сценариях человек–робот EmArm различает пять типов прикосновений — поглаживание, щипок, тычок, щекотка и удар — и сопоставляет их с пятью эмоциональными реакциями: радость, грусть, любопытство, застенчивость и гнев. Заявленная точность распознавания достигает 99,8%.
В задачах манипуляции и безопасности EmArm с помощью тактильной обратной связи всей рукой стабилизирует смещённые грузы и выполняет перепланирование траектории, если в путь движения попадает не видимое камерой динамическое препятствие (например, человеческая рука). Рука мгновенно фиксирует контакт, выполняет аварийную остановку, оценивает, временно или постоянно присутствует препятствие, и при необходимости самостоятельно строит обходной маршрут — даже при полностью закрытом обзоре.
По мнению авторов, EmArm демонстрирует переход от «навесной сенсорики» к внутреннему, воплощённому интеллекту и от доминирования зрения к мультимодальному слиянию. Аналогичный принцип можно распространить на роботизированные ноги, торс и гуманоидные платформы для бытовых, промышленных и медицинских приложений, а также использовать как основу для развития embodied AI — искусственного интеллекта с физическим телом, обучающегося во взаимодействии с реальным миром.
Источник: The Hong Kong University of Science and Technology, Phys.org
