NVIDIA, ICRA'da Geometrik Kumaşlar, Cerrahi Robotlar ve Daha Fazlasına İlişkin Yeni Robotik Araştırmalarını Sunuyor
IEEE sırasında Uluslararası Robotik ve Otomasyon Konferansı (ICRA) 13-17 Mayıs'ta Japonya'nın Yokohama kentinde birçok kişi geometrik kumaşları tartışacak. Bu konu, üyeler tarafından sunulan yedi makaleden birinin konusudur. NVIDIA Robotik Araştırma Laboratuvarıişbirlikçileriyle birlikte bu hafta ICRA'da yer aldı.
Geometrik kumaşlar nelerdir?
Robotikte eğitimli politikalar doğası gereği yaklaşıktır. Genellikle doğru olanı yaparlar, ancak bazen robotu çok hızlı hareket ettirebilirler, nesnelere çarpabilirler veya robotu sarsabilirler. Ne olabileceğine dair hiçbir garanti yoktur.
Bu nedenle, birisi fiziksel bir robot üzerinde eğitimli politikaları ve özellikle de pekiştirmeli öğrenme eğitimli politikaları dağıttığında, politikadan gelen komutları engellemek için düşük seviyeli denetleyicilerden oluşan bir katman kullanır. Daha sonra bu komutları donanımın sınırlamalarını karşılayacak şekilde çevirir.
RL ilkelerini eğitirken, eğitim sırasında bu denetleyicileri ilkeyle çalıştırın. Araştırmacılar, GPU ile hızlandırılmış RL eğitim araçlarıyla sağlanabilecek benzersiz bir değerin, bu denetleyicileri hem eğitim hem de dağıtım sırasında kullanılabilir olacak şekilde vektörleştirmek olduğunu belirlediler. Bu araştırmanın yaptığı da budur.
Örneğin insansı robotlar üzerinde çalışan şirketler, robotu dengeleyen ama aynı zamanda robotun kollarını kendi vücuduna doğru hareket ettirmesini engelleyen düşük seviyeli kontrolörlerle demolar gösterebilir.
Araştırmacıların vektörleştirmeyi seçtiği kontrolörler, geometrik kumaşlar üzerine yapılan geçmiş bir çalışmadan geliyor. Kağıt, Geometrik Kumaşlar: Davranış Fiziğinin Yakalanması İçin Klasik Mekaniğin Genelleştirilmesigeçen yıl ICRA'da en iyi makale ödülünü kazandı.
DeXtreme politikaları
Araştırmacıların bu yılki makalede ele aldığı elle yapılan manipülasyon görevleri de iyi bilinen bir araştırma dizisinden geliyor. DeXtreme.
Bu yeni çalışmada araştırmacılar, DeXtreme politikalarını vektörleştirilmiş geometrik yapı kontrolörleri üzerinden eğitmek için bu iki araştırma hattını birleştiriyor. Bu, robotu daha güvenli tutar, nominal yapı davranışı aracılığıyla politika öğrenimine rehberlik eder ve üretim ayarlarında RL araçlarını kullanmaya bir adım daha yaklaşmak için sim2real eğitim ve dağıtımını sistemleştirir.
Bu, araştırmacıların başarılı sim2real konuşlandırması için eğitim sırasında etki alanı rastgeleleştirmesini hızlı bir şekilde yinelemelerine olanak tanıyan temel bir altyapı oluşturur. Örneğin, eğitim ve dağıtım arasında hızlı bir şekilde yineleme yaparak, önceki çalışmalara göre çok daha üstün bir sağlamlık düzeyi elde etmek için yapı yapısını ayarlayabilir ve eğitim sırasında önemli ölçüde rastgele pertürbasyon kuvvetleri ekleyebilirler.
Önceki DeXtreme çalışmasında, gerçek dünya deneylerinin fiziksel robot üzerinde son derece zorlu olduğu, motorları ve sensörleri yıprattığı ve deney süreci boyunca temel kontrolün davranışını değiştirdiği kanıtlandı. Bir noktada robot bozuldu ve sigara içmeye başladı!
Ancak politikanın temelini oluşturan ve robotu koruyan geometrik yapı kontrolörleri sayesinde araştırmacılar, robotun kendisini yok etmesinden endişe etmeden politikaların uygulanması ve test edilmesinde çok daha liberal olabileceklerini keşfettiler.
Daha fazla bilgi için bakınız Geometrik Dokular: Politika Öğrenmede Güvenli Bir Yol Gösterici Ortam veya izle DeXtreme örnek videolar.
ICRA'da daha fazla robotik araştırması
Bu yıl sunulan diğer dikkat çekici bildiriler arasında şunlar yer alıyor:
- SynH2R
- Gözden Uzakta, Hala Aklımda
- Nokta Bulutu Dünya Modeli
- SKT-Asmak
SynH2R
SynH2R yazarlar, bir robotu eğitmeye uygun, gerçekçi insan kavrama hareketleri oluşturmak için bir çerçeve önermektedir. Daha fazla bilgi için bakınız SynH2R: İnsandan Robota Aktarmayı Öğrenmek için El-Nesne Hareketlerini Sentezleme.
Gözden Uzakta, Hala Aklımda
RDBellek Yazarlar, robotik bir kolun daha önce görülen ancak daha sonra görüş alanından kapatılan şeylere tepkisini test ederek çeşitli ortamlarda güvenilir bir şekilde yanıt verdiğinden emin oluyor. Bu çalışma hem simülasyonda hem de gerçek dünya deneylerinde yapıldı.
Daha fazla bilgi için bakınız Gözden Uzakta, Hala Akılda: Video İzleme Özellikli Bellek Modelleri ile Gözlemlenmeyen Nesneler Hakkında Muhakeme ve Planlama veya izle RDMemory örnek videoları.
Nokta Bulutu Dünya Modelleri
Nokta Bulutu Dünya Modelleri araştırmacılar yeni bir Nokta Bulutu Dünya Modeli (PCWM) oluşturdular ve performansı iyileştirdiği, öğrenme süresini azalttığı ve robotik öğrenenler için sağlamlığı artırdığı gösterilen nokta bulutu tabanlı kontrol politikaları oluşturdular.
Daha fazla bilgi için bakınız Nokta Bulutu Modelleri Robotik Öğrenicilerde Görsel Sağlamlığı Artırıyor.
SKT-Asmak
SKT-Asmak Yazarlar, çok çeşitli nesneleri farklı destekleyici yapılara asmak için bir robotun nasıl kullanılacağı sorununu inceliyorlar (Şekil 1). Bu, çözülmesi kolay bir sorun gibi görünse de, hem nesnelerin şeklindeki hem de destekleyici yapılardaki farklılıklar, robotun üstesinden gelmesi gereken birçok zorluk teşkil ediyor.
Daha fazla bilgi için bakınız SKT-Hang: Nesneden Bağımsız Semantik Anahtar Nokta Yörünge Oluşturma Yoluyla Gündelik Nesneleri Asmak ve /HCIS-Lab/SKT-Hang GitHub deposu.
Cerrahi hassasiyete sahip robotlar
Birkaç yeni araştırma makalesinin hastane cerrahi ortamlarında kullanıma yönelik uygulamaları vardır.
ORBIT-Cerrahi
ORBIT-Cerrahi NVIDIA Omniverse platformunda NVIDIA Isaac Sim tarafından desteklenen, fotogerçekçi görüntülemeye sahip, fizik tabanlı bir cerrahi robot simülasyon çerçevesidir.
İnsanların cerrahi becerilerini artırmak için robot öğrenimi çalışmalarını kolaylaştıran takviyeli öğrenme ve taklit öğrenme algoritmalarını eğitmek için GPU paralelleştirmesini kullanır. Aynı zamanda gerçekçilik sağlar sentetik veri üretimi aktif algı görevleri için. Araştırmacılar, ORBIT-Surgical'ın kullanılarak öğrenilen politikaların fiziksel bir dVRK robotuna sim-to-real aktarımını gösteriyor.
ORBIT-Surgical'ın temelini oluşturan robotik simülasyon uygulaması, yayınlandıktan sonra ücretsiz, açık kaynaklı bir paket olarak piyasaya sürülecek.
Daha fazla bilgi için bakınız ORBIT-Surgical: Cerrahide Artırılmış El Becerisini Öğrenmek için Açık Simülasyon Çerçevesi.
DefGoalNet
DefGoalNet kağıt odaklanıyor şekil servosuBu, belirli bir hedef şekli oluşturmak için nesneleri kontrol etmeye adanmış robotik bir görevdir. Daha fazla bilgi için bakınız DefGoalNet: Deforme Olabilen Nesnelerin Manipülasyonuna Yönelik Gösterimlerden Bağlamsal Hedef Öğrenimi.
ICRA'da NVIDIA Robotics ortaklarıyla tanışın
NVIDIA robotik ortakları ICRA'da en son gelişmelerini sergiliyor.
Zürih merkezli ANYbotics Kullanıcılara ROS sistemine kadar düşük seviyeli kontrollere erişim sağlayan eksiksiz bir yazılım paketi sağlayan ANYmal Research'ü sunuyor. ANYmal Research, AI Enstitüsü, ETH Zürich ve Oxford Üniversitesi dahil olmak üzere önde gelen robotik araştırma merkezlerinde çalışan yüzlerce araştırmacıdan oluşan bir topluluktur. (Stand IC010)
Münih merkezli Franka Robotik NVIDIA Isaac Manipulator ile çalışmalarını vurguluyor; NVIDIA Jetsonrobot kontrolüne güç sağlayan yapay zeka tabanlı yardımcı ve Matlab için Franka araç kutusu. (IC050 numaralı stand)
Büyülü Araçlar Jetson ile çalışan Mirokaï robotlarını sergiliyor. (Stand IC053)
Daha fazla bilgi edin
NVIDIA Robotik Araştırma Laboratuvarı robot manipülasyonu, algı ve fizik tabanlı simülasyona odaklanan Seattle merkezli bir mükemmeliyet merkezidir. Bu bir parçası NVIDIA AraştırmasıDünya çapında 300'den fazla önde gelen araştırmacının yer aldığı yapay zeka, bilgisayar grafikleri, bilgisayarlı görme ve sürücüsüz arabaları kapsayan konulara odaklandı.
