Declarație de Cercetare

Sursă originală: http://web.cs.iastate.edu/~jia/research/research-statement.html

Declarație de cercetare

(pentru mandat)

Yan-Bin Jia

Ancheta mea privind dexteritatea robotului sa axat pe căutarea unei înțelegeri coordonate a aspectelor computaționale și de control în sarcinile de manipulare. Unul dintre obiectivele acestui studiu este recuperarea dinamică a informațiilor geometrice, cum ar fi forma și poziția, precum și informații mecanice precum mișcarea și forța. Un alt obiectiv este ingineria atentă a informațiilor de mai sus pentru a face robotul să-și expună abilitățile în timpul executării sarcinilor fizice. Prin eforturi echilibrate între ancheta teoretică și demonstrația experimentală, sper să dobândesc cunoștințe aprofundate despre acțiune și inteligență, pe măsură ce interacționează între ele. Din punct de vedere al aplicației, astfel de cunoștințe vor avea promisiunea de a avea un impact nu numai asupra automatizării industriale, ci și asupra roboților personali în viitor.

Pentru ca robotul să demonstreze în cele din urmă abilitățile care se apropie de nivelul uman, trebuie să se realizeze o integrare strânsă a sensului în acțiune pentru a deschide calea pentru un cadru în care să poată fi formulate, analizate și automatizate competențele de manipulare a obiectelor. Pentru a demonstra filozofia de mai sus, am folosit în mod primar o singură sursă de informație care este omniprezentă în lumea fizică – contactul dintre două sau mai multe corpuri. Aceasta poate fi locația sau forța de contact sau ambele. Mă interesează în special contactul dintre o mână robotizată (termenul “mâna robotică” se referă la un manipulator în general, în formă sau nu, similar cu mâna umană) și un obiect manipulat de mână.

În cadrul sprijinului acordat de un Premiu pentru Cariere NSF (2002-2007), investigația mea sa concentrat până acum asupra localizării, recunoașterii, reconstrucției, precum și asupra apucării formelor (în special a formele curbe) care cred că sunt fundamentale pentru obținerea de pricepere și manipularea inteligentă a obiectelor.

În viitorul apropiat (până în 2007), accentul meu principal va fi pe aprofundarea anchetei de mai sus, cu o schimbare a atenției asupra formelor curbate 3D. Mai multe detalii pe această linie de cercetare sunt descrise la sfârșitul părților 1 și 2 de mai jos.

În viitorul apropiat, cercetarea mea se va transforma în haptică, manipulare dexteră și interacțiune cu robotul uman. Un plan pentru aceste eforturi va fi urmat în partea 5.

  1. Recunoașterea formei tactile utilizând invarianți diferențiali.Ph.D. elevul Rinat Ibrayev și cu mine am studiat cum să recunoaștem formele delimitate de curbele polinomiale de grad scăzut folosind date tactile minime. Problema generalizează recunoașterea tradițională bazată pe modele, în sensul că fiecare model nu este acum doar o formă specifică, ci mai degrabă o familie a unui continuum de forme parametrice.Instalațiile diferențiale și semi-diferențiale au avantajul de a solicita numai date locale (care sunt obținute prin senzori de atingere). Invariantele pe care le-am derivat sunt independente nu numai de traducere și de rotație (ca invarianți utilizați în vederea calculatorului), ci și de punctele de graniță la care sunt evaluate. În teorie, sunt necesare cel mult trei astfel de puncte pentru curbele patrate și curbele spline cubice.Aceste invariante ne permit să discriminăm o familie de curbe de la alta și să determinăm forma reală din familia recunoscută. Mai mult, locațiile de contact la care s-au obținut datele tactile pot fi, de asemenea, estimate, de aceea se cunoaște plasarea relativă a degetului pe formă. Prin urmare, abordarea bazată pe invarianți are potențialul de a unifica recunoașterea formei, recuperarea și localizarea frumos, așa cum mâna umană are subconștient în fiecare zi.Am realizat experimente preliminare cu date tactile reale pentru a susține validitatea acestei abordări. Se estimează o metodă stabilă pentru estimarea curburii și a derivatului său.Lucrările preliminare pe această temă au fost raportate la Conferința Internațională IEEE pentru Robotică și Automatizare (ICRA) din 2004. O versiune mai completă (cu unele rezultate experimentale) a fost prezentată la Atelierul Internațional al Fundației Algoritmice de Robotică din 2004 (WAFR) și a fost selectată pentru o ediție specială a Jurnalului Internațional de Cercetare în Robotică (IJRR) în 2005.Extensii viitoare : Vom extinde proiectarea invariantelor la curbe mai generale utilizate în aplicații și vom construi un arbore de recunoaștere pentru formele curbe 2D care pot fi căutate cu o interogare generată pe date tactile. Apoi vom continua să investigăm recunoașterea bazată invariabil a formelor curbe în 3D (care este un subiect potențial de doctorat pentru Rinat).
  2. Localizarea și reconstituirea pieselor cu senzori touchInspirat de capacitatea mâinii umane de a determina poziționarea ei pe un obiect familiar, prin trasarea cu degetul și lovitura, am demonstrat cum să localizez o formă curbată 2D prin rularea unei fălci echipate cu un senzor de atingere. Informațiile măsurabile includ cât de mult a fost rotit maxilarul și cât de departe sa mutat pe formă.Am creat un algoritm numeric care calculează configurația fălcii după mișcarea de rulare. Algoritmul este complet și cantitatea de calcul numeric este asimptotic optimă. Localizarea a fost demonstrată prin experimente pe un robot. În loc să utilizez senzori de forță / forță industrială (care sunt scumpe și, uneori, prea mari pentru experimentele de laborator), am implementat un senzor de forță / cuplu cu 3 axe care poate detecta locația de contact. Rezultatele progresive privind activitatea de localizare au fost prezentate la ICRA 2000 și la Conferințele Internaționale IEEE / RSJ din 2001 și 2003 privind inteligentele roboți și sisteme (IROS). Un rezumat a fost acceptat condiționat pentru tranzacțiile IEEE pe robotică.Între timp, Ph.D. studentul Liangchuan Mi a arătat cum un senzor tactil simplu, cum ar fi un joystick, poate fi folosit pentru a reconstrui formele plane curbate, cu aproape orice pierdere de precizie a formei. În ciuda sensibilității forței limitate a joystick-ului, acesta poate genera măsurători precise ale contactului, profitând de o precizie pozitivă a robotului Adept. Liangchuan a venit cu o strategie foarte eficientă de control al poziției, care prezice direcția de mișcare în pasul următor, pe baza lecturii actuale a forței și a unui polinom care se potrivește istoricului local de urmărire. Această lucrare va fi prezentată la IROS 2004 în Japonia.Extensii viitoare : localizarea unui obiect în raport cu mâna prin atingere va schimba paradigma apucării în robotică în cazul în care detectarea curentă este adesea efectuată în prealabil de un sistem de viziune sau de senzori detașați de mână. Investigarea ulterioară a interpretării “senzației” prin atingere, cred, va permite o integrare strânsă între sens și control. Următorul pas va fi trecerea la studierea strategiilor de apreciere care sunt orientate spre feedback și mai robuste la erori și incertitudini. Între timp, munca de urmărire a formei va fi extinsă la reconstrucția suprafețelor 3D, ceea ce sper că Liangchuan va investiga împreună cu mine în doctoratul său. lucrare de lucru.
  3. Calcularea curbelor și descoperirea capturilor antipodale.Găsirea substructurilor geometrice legate de curbe (cum ar fi tangentele comune și punctele antipodale) poate fi formulată ca o programare tradițională neliniară. Dar o astfel de soluție nu ar fi nici completă, nici eficientă datorită naturii locale inerente a metodelor de programare neliniare. Am demonstrat că, în două dimensiuni, eficiența computării și (aproape) completitudinea pot fi atinse prin exploatarea atât a geometriei globale cât și a diferențialului.Am introdus o schemă de procesare a curbelor care diseca o curbă în segmente monotone (bazate pe anumite criterii specifice sarcinilor) și apoi cuplurile care marchează bisecția numerică pe aceste segmente pentru a căuta substructurile dorite. Pentru a demonstra această idee, am prezentat un algoritm eficient care calculează, până la rezoluția numerică, toate perechile de puncte antipodale pe o formă plană curbată. Aceste puncte sunt folosite pentru a obține o înțelegere stabilă a formei. Algoritmul folosește noi perspective asupra geometriei diferențiale la două puncte antipodale și folosește o subrutină pentru a construi toate tangentele comune ale două segmente curbe. Rata de convergență numerică și timpul de funcționare al algoritmului au fost determinate.Lucrarea reprezintă un avans al calculului care implică curbele parametrice și, de asemenea, oferă o soluție foarte satisfăcătoare uneia dintre problemele bine cunoscute în apucarea robotului. Este descris într-o lucrare IJRR de 31 de pagini din 2004.În plus, am aplicat, de asemenea, schema de calcul a curbei de mai sus pentru a construi cocații convexe pentru curbe de planuri parametrice închise. Această lucrare este rezumată într-o prezentare de 51 de pagini la Geometria computațională: teorie și aplicații.
  4. Sondarea robotului geometric și dinamic (teză de doctorat)Lucrarea mea a investigat strategiile geometrice și mecanice de detectare a obiectelor de forme cunoscute (care includ componentele industriale și articolele desktop de zi cu zi). Am introdus mai intai doua strategii care folosesc constrângeri geometrice simple pentru a imobiliza obiectul sau pentru a distinge adevarata lui pozitie de un numar finit de pozitii aparente. Problemele complexității computaționale sunt examinate. Apoi am dezvoltat o strategie de detectare numită “poza și mișcarea de la contact”. Aplicând teoria observabilității neliniare, am demonstrat că informația esențială a sarcinilor este adesea ascunsă în interacțiunile mecanice și a arătat modul în care această informație poate fi dezvăluită în mod corespunzător. Observatorii neliniari au fost concepuți în acest scop.Lucrarea a fost efectuată la Universitatea Carnegie Mellon. Majoritatea rezultatelor au fost publicate în două lucrări IJRR (28 pagini și, respectiv, 25 de pagini) în 1996 și 1999. Un rezultat independent (privind observația locală a unui obiect 3D rulant pe un palmier imbibat cu senzori tactili) a fost prezentat la WAFR 1998.
  5. Planul de cercetare viitoarePe lângă eforturile continue de recunoaștere și reconstrucție a formei tactile, așa cum se subliniază în părțile 1 și 2, agenda mea de cercetare viitoare va include și hapticile, manipularea dexteră și interacțiunea cu robotul uman.Una dintre problemele deschise în haptică este de a face față întârzierilor de răspuns care adesea cauzează instabilitatea unui sistem haptic. Acest lucru se datorează în primul rând lipsei unui model fiabil al mediului fizic. Între timp, multe dintre ele trebuie investigate în redarea haptică a utilizării măsurătorilor pe medii reale pentru a construi modele de forme fizice, rigiditate, textura etc. Pentru a accelera răspunsul, măsurătorile tactile pot fi combinate cu cunoștințe a priori pentru a construi o duritate model al mediului (local). Un astfel de model oferă informații cum ar fi forma, rigiditatea etc. Se va rafina apoi în timpul interacțiunilor dintre slujitor și mediu, sub îndrumarea utilizatorului. În cazul în care mai mulți utilizatori interacționează cu același mediu, fuziunea datelor tactile și planificarea căilor sunt, de asemenea, printre subiecte interesante de cercetare.În manipularea dexteră, aș dori să abordez problema manipulării unui obiect în timp ce explorez proprietățile sale geometrice și fizice, cu sau fără viziune. Aplicațiile includ sarcini cu grad înalt de complexitate, cum ar fi intervențiile chirurgicale robotice și robot-asistate, explorarea spațiului și robotica de uz casnic (sarcini de înlocuire a becului pentru curățarea vaselor de pe masă). Problema este un domeniu reprezentativ în care se întâlnesc mai multe domenii de cercetare în robotică: dinamica și controlul mâinii; observabilitatea obiectului; apucând sub constrângeri dinamice; planificarea traiectoriei de manipulare; recuperarea / estimarea formei, texturilor, rigidității etc .; și fuziunea senzorilor (de exemplu, în prezența senzorilor tactili multiple sau a unui sistem de vizionare). Lucrările existente s-au concentrat în cea mai mare parte pe unul din domeniile de mai sus, uneori pe baza unor ipoteze restrânse, astfel încât rezultatele să nu fie suficient de generale pentru a fi aplicabile în sarcini reale cu grad rezonabil de complexitate. În mod evident, sunt necesare eforturi pentru a înțelege rolurile și interacțiunile acestora și pentru a caracteriza rezultatele într-un cadru unificat pentru a avea un progres major în domeniu. Această înțelegere și verificarea experimentală vor fi necesare înainte de apariția unor roboți cu scop general. Sunt conștient de faptul că această cercetare se poate dovedi a fi un efort științific pe termen lung, dar eforturile devotate vor fi cu siguranță merită. eforturile sunt necesare pentru a înțelege rolurile și interacțiunile acestora și pentru a caracteriza rezultatele într-un cadru unificat, pentru a exista un progres major în domeniu. Această înțelegere și verificarea experimentală vor fi necesare înainte de apariția unor roboți cu scop general. Sunt conștient de faptul că această cercetare se poate dovedi a fi un efort științific pe termen lung, dar eforturile devotate vor fi cu siguranță merită. eforturile sunt necesare pentru a înțelege rolurile și interacțiunile acestora și pentru a caracteriza rezultatele într-un cadru unificat, pentru a exista un progres major în domeniu. Această înțelegere și verificarea experimentală vor fi necesare înainte de apariția unor roboți cu scop general. Sunt conștient de faptul că această cercetare se poate dovedi a fi un efort științific pe termen lung, dar eforturile devotate vor fi cu siguranță merită.Un alt domeniu interesant pe care sper să îl explorez în viitor este interacțiunea om-robot. Cum de a face robotul să învețe abilitățile de manipulare atunci când este antrenat de un om? Poate un robot și un om să participe fizic la un joc, cum ar fi pokerul, așa cum fac doi oameni (cărți, carduri de amestec etc.)? Învățarea este de așteptat să joace un rol important, cu excepția competențelor care trebuie îmbunătățite, sub forma unor algoritmi de control care se ocupă în primul rând de mecanică. Pe baza interacțiunilor, antrenorul uman ar trebui să poată întotdeauna accelera procesul de “învățare” prin reprogramarea cunoștințelor rafinate în robot.Îmi imaginez ca laboratorul meu să devină un grup de cercetare cu cel puțin cinci studenți absolvenți și câțiva asistenți de cercetare universitară, în următorii câțiva ani. Trei sau patru ani mai târziu, grupul este așteptat să obțină cel puțin un doctorat. în fiecare an. Voi depune eforturi pentru a menține fluxul studenților absolvenți și a rezultatelor intelectuale ale laboratorului. Acordarea unui grant suficient și o strategie agresivă de recrutare a studenților sunt esențiale pentru atingerea obiectivelor de mai sus. Cu aceste eforturi, mă voi strădui să construiesc laboratorul într-un loc vizibil de robotică, puternic orientat spre geometrie, atingere și dexteritate robot.