Исследователи робототехники из NVIDIA и Университета Южной Калифорнии представили DiSECt, первый дифференцируемый симулятор для роботизированной резки. Он способен точно прогнозировать силу воздействия на нож при разрезании мягких структур, в том числе фруктов и овощей.
Исследователи долгое время работали над вопросом моделирования поведения роботов при резке. Этот процесс требует адаптации к жесткости объектов, приложенной силе, а также для самих режущих движений.
Чтобы достичь прогресса, исследователи использовали методы, которые задействуют обратную связь для управления адаптацией контроллера. Однако эта адаптация требует очень тщательной настройки параметров для каждого случая. Хотя эти методы показали хорошие результаты в промышленных условиях, но при работе с мягкими объектами, непохожими друг на друга, они не работали эффективно.
Исследователи решили разработать дифференцируемые алгоритмы для задач управления. Но дифференцируемое моделирование резания представляет собой проблему, поскольку это прерывистый процесс. Тогда авторы разработки создали способ моделирования резания, который непрерывно представляет процесс распространения трещин в разрезаемом объекте и механику его повреждений.
В DiSECt разрезаемый объект представлен трехмерной сеткой, состоящей из четырехгранных элементов. Алгоритм дублирует элементы сетки, которые пересекают режущую поверхность, и добавляет дополнительные, так называемые «виртуальные» вершины на краях, где эти элементы разрезаются. Виртуальные узлы добавляют дополнительные степени свободы, чтобы точно имитировать динамику контакта ножа, когда он надавливает и разрезает сетку. Далее, DiSECt вставляет пружины, соединяющие виртуальные узлы по обе стороны от режущей поверхности. Эти режущие пружины позволяют моделировать механику повреждений и распространение трещин в непрерывном режиме, ослабляя их пропорционально силе контакта ножа с сеткой. Эта непрерывная обработка позволяет дифференцировать динамику, чтобы вычислить градиенты для параметров, определяющих свойства материала или траекторию движения ножа.
В симуляторе используется преобразование исходного кода, которое автоматически генерирует ядра CUDA для прямого и обратного проходов всех процедур моделирования. Такой подход позволяет реализовать сложные процедуры моделирования, которые распараллеливаются на графическом процессоре.
В одном из экспериментов исследователи использовали существующий набор данных профилей силы ножа, измеренных реальным роботом при резке различных продуктов питания. В пределах 150 оценок градиента симулятор точно предсказал профиль силы ножа на примерах разрезания настоящего яблока и картофеля.
Система также может имитировать рассечение тканей человека, предлагая потенциальные применения в хирургической робототехнике.
