Обучение роботов безопасности: новый подход с использованием нейросетей

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает метод, позволяющий роботам адаптировать свою скорость в процессе совместной работы с человеком, основываясь на анализе реальных данных.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Архитектура нейронной сети представляет собой сложную систему взаимосвязанных узлов, организованных в слои, что позволяет ей обрабатывать и преобразовывать входные данные для решения сложных задач, подобно биологическим нейронным сетям в мозге.
Архитектура нейронной сети представляет собой сложную систему взаимосвязанных узлов, организованных в слои, что позволяет ей обрабатывать и преобразовывать входные данные для решения сложных задач, подобно биологическим нейронным сетям в мозге.

Сравнительный анализ использования глубокого обучения для оптимизации снижения скорости робота в задачах совместной работы с человеком и повышения эффективности.

Несмотря на возрастающую популярность коллаборативной робототехники, обеспечение безопасности человека при совместной работе с роботами часто приводит к снижению производительности. В данной работе, ‘On Using Neural Networks to Learn Safety Speed Reduction in Human-Robot Collaboration: A Comparative Analysis’, предложен подход, основанный на глубоком обучении, для прогнозирования коэффициента масштабирования скорости робота, обусловленного соображениями безопасности. Показано, что простая нейронная сеть прямого распространения эффективно оценивает степень замедления робота, используя данные о реальном процессе выполнения операций. Сможет ли подобный подход значительно повысить точность оценки времени цикла и оптимизировать планирование задач в коллаборативных робототехнических системах?

Поиск ясности: Введение в коллаборативную робототехнику

Внедрение коллаборативной робототехники, или HRC, открывает новые перспективы для повышения производительности и гибкости на производственных предприятиях. В отличие от традиционных промышленных роботов, работающих в изолированных зонах, коллаборативные роботы предназначены для непосредственного взаимодействия с человеком, совместно выполняя задачи. Это позволяет оптимизировать производственные процессы, снизить потребность в автоматизации всего цикла и адаптироваться к меняющимся требованиям рынка с большей скоростью. Совместная работа человека и робота позволяет использовать сильные стороны каждого: точность и выносливость робота в сочетании с когнитивными способностями, опытом и способностью к принятию решений человеком, что ведет к значительному повышению эффективности и качества продукции.

Для полной реализации потенциала коллаборативной робототехники, обеспечивающей повышение производительности и гибкости производственных процессов, необходимы надежные системы безопасности. Эти системы должны предотвращать столкновения роботов с людьми и гарантировать безопасность рабочих на протяжении всего взаимодействия. Разработка таких систем представляет собой сложную задачу, требующую учета динамики человеческих движений, непредсказуемости рабочих ситуаций и необходимости оперативного реагирования на потенциальные угрозы. Эффективные системы безопасности включают в себя комбинацию аппаратных и программных решений, таких как датчики приближения, системы компьютерного зрения, алгоритмы прогнозирования траекторий и механизмы аварийной остановки, обеспечивающие безопасное и продуктивное сотрудничество человека и робота.

Стандартные нормы безопасности для промышленных роботов, такие как ISO 10218, разрабатывались для работы в четко обозначенных, изолированных пространствах, где взаимодействие человека и машины было исключено. Эти нормы, основанные на физических барьерах и предохранительных остановках, оказываются недостаточными в контексте коллаборативной робототехники, где роботы и люди работают бок о бок в общем рабочем пространстве. Изначально ориентированные на предотвращение доступа человека в опасную зону, они не учитывают динамичность и непредсказуемость человеческих движений, что требует принципиально новых подходов к обеспечению безопасности, включающих сенсорные системы, алгоритмы прогнозирования и адаптивные стратегии управления.

Непредсказуемость движений человека представляет собой ключевую проблему для безопасного взаимодействия с роботами. Традиционные системы безопасности, основанные на физических барьерах и фиксированных зонах, оказываются неэффективными в условиях, когда человек и робот совместно работают в одном пространстве. Для обеспечения безопасности требуется внедрение передовых механизмов, способных в режиме реального времени отслеживать и прогнозировать движения человека, мгновенно реагировать на внезапные изменения траектории и адаптировать поведение робота. Эти механизмы включают в себя использование датчиков, таких как камеры глубины и лазерные сканеры, алгоритмы машинного обучения для распознавания жестов и намерений, а также системы быстрого реагирования, позволяющие роботу остановить движение или изменить траекторию, чтобы избежать столкновения. Разработка и внедрение подобных систем является необходимым условием для реализации потенциала совместной робототехники и обеспечения безопасной рабочей среды.

Симуляция демонстрирует рабочее пространство робота и примеры операций захвата и перемещения объектов как роботом, так и человеком.
Симуляция демонстрирует рабочее пространство робота и примеры операций захвата и перемещения объектов как роботом, так и человеком.

Предвидение движений: Основа безопасного взаимодействия

Эффективные стратегии управления, ориентированные на безопасность, напрямую зависят от точного прогнозирования будущих перемещений человека. Неспособность предвидеть траекторию движения может привести к столкновениям и, как следствие, к травмам. Поэтому, разработка систем, способных с высокой степенью достоверности предсказывать намерения человека, является критически важной для обеспечения безопасного взаимодействия между роботами и людьми в общем рабочем пространстве. Точность прогнозирования напрямую влияет на эффективность систем предотвращения столкновений и позволяет роботам своевременно адаптировать свое поведение для избежания опасных ситуаций. Для повышения безопасности используются различные алгоритмы, включая моделирование движения и предсказательное управление, основанные на данных о текущей позе и скорости человека.

Отслеживание скелета, осуществляемое с помощью RGB-D камер, предоставляет критически важные данные для анализа позы и траектории движения человека. RGB-D камеры, комбинируя данные о цвете (RGB) и глубине (D), позволяют создавать трехмерные модели человеческого тела. Алгоритмы обработки этих данных идентифицируют ключевые точки скелета — суставы — и отслеживают их перемещение во времени. Получаемая информация о положении и ориентации суставов используется для реконструкции позы человека и прогнозирования его дальнейшей траектории движения. Точность данных, получаемых с RGB-D камер, напрямую влияет на эффективность алгоритмов предсказания намерений и, следовательно, на безопасность взаимодействия робота с человеком.

Для прогнозирования траекторий движения человека всё шире применяются методы регрессии, основанные на глубоком обучении, в частности, рекуррентные нейронные сети, такие как LSTM (Long Short-Term Memory). Эти модели способны учитывать временную зависимость данных, что критически важно для точного предсказания будущих положений. LSTM-сети анализируют последовательность данных о позе человека, полученных, например, с RGB-D камер, и, используя внутренние механизмы памяти, эффективно моделируют сложные динамические процессы, позволяя повысить точность прогнозирования по сравнению с традиционными подходами. Повышение точности прогнозирования напрямую связано с увеличением объёма обучающих данных и оптимизацией архитектуры сети, что позволяет снизить погрешность предсказания и обеспечить более безопасное взаимодействие робота с человеком.

В ходе исследования было продемонстрировано, что простая полносвязная нейронная сеть способна эффективно предсказывать замедления робота, необходимые для обеспечения безопасности. Результаты показали, что такая сеть может служить основой для разработки систем проактивного предотвращения столкновений. В частности, предсказывая моменты, когда роботу потребуется снижение скорости, можно реализовать более плавное и безопасное взаимодействие между роботом и человеком. Данный подход демонстрирует возможность использования относительно простых моделей машинного обучения для решения задач, критичных для безопасности, в контексте совместной работы человека и робота.

Сети на основе LSTM используются для прогнозирования на NN шагов.
Сети на основе LSTM используются для прогнозирования на NN шагов.

Интеллектуальное управление: Адаптация к присутствию человека

Механизмы безопасности являются критически важными для динамического регулирования поведения роботов в зависимости от близости к людям. Данная необходимость обусловлена требованиями к предотвращению столкновений и обеспечению безопасного взаимодействия. Эти механизмы обеспечивают адаптацию скорости и траектории движения робота в реальном времени, основываясь на данных, получаемых от сенсоров, определяющих расстояние до человека. Регулирование осуществляется путем изменения параметров управления, таких как ограничение скорости и силы, в зависимости от расстояния и прогнозируемой траектории движения человека. Эффективное функционирование этих механизмов является ключевым фактором для интеграции роботов в человеческую среду и обеспечения их безопасной эксплуатации.

Мониторинг скорости и дистанции, а также ограничение мощности и силы являются основополагающими компонентами механизмов обеспечения безопасности при взаимодействии роботов с людьми. Скорость робота непрерывно отслеживается, а также вычисляется расстояние до ближайшего человека. На основе этих данных применяются ограничения к мощности и силе, воздействующим на манипуляторы и другие подвижные части робота. Это позволяет снизить риск столкновений и травм, регулируя поведение робота в зависимости от его близости к оператору. Ограничение мощности предотвращает возникновение чрезмерных усилий, а ограничение силы уменьшает потенциальный ущерб в случае контакта. Эффективность этих механизмов напрямую зависит от точности сенсоров, скорости обработки данных и алгоритмов управления.

Функции масштабирования безопасности, и их дискретные аппроксимации, такие как ступенчатые функции безопасности, предоставляют основу для регулирования скорости робота в зависимости от близости к человеку. Эти функции определяют зависимость между расстоянием до человека и допустимой скоростью движения робота, обеспечивая снижение скорости при приближении к оператору. Ступенчатые функции безопасности представляют собой дискретизированную версию непрерывных функций масштабирования, упрощая реализацию в системах управления и обеспечивая предсказуемое поведение робота. Использование таких функций позволяет создать безопасную рабочую среду, предотвращая столкновения и минимизируя потенциальные травмы. Регулирование скорости осуществляется путем изменения коэффициента масштабирования, который умножается на целевую скорость робота, эффективно ограничивая его движение вблизи людей.

Результаты экспериментов, проведенных в симуляции и на реальном роботе, демонстрируют эффективность предложенного подхода к адаптивному управлению. Оценка производительности, основанная на среднеквадратичной ошибке (MSE), показала удовлетворительные значения. В частности, классификационная сеть превзошла регрессионную в задачах прогнозирования масштабирования скорости. Средние прогнозы масштабирования демонстрируют низкую ошибку как на горизонте 14 секунд, так и на горизонте 19 секунд, что визуально подтверждается данными, представленными на рисунке 8. Это свидетельствует о способности системы эффективно регулировать скорость движения робота в зависимости от близости человека.

Стандартизация и перспективы развития безопасного сотрудничества

Соответствие стандарту ISO TS 15066 является фундаментальным требованием для сертификации безопасности коллаборативных роботизированных систем. Этот нормативный документ устанавливает четкие критерии оценки рисков и определяет необходимые меры безопасности при внедрении роботов в совместную работу с людьми. Сертификация по ISO TS 15066 подтверждает, что система спроектирована и функционирует таким образом, чтобы минимизировать потенциальные опасности и обеспечить безопасное взаимодействие человека и робота, что критически важно для широкого распространения коллаборативной робототехники в различных отраслях промышленности и для завоевания доверия пользователей. Без подтверждения соответствия этому стандарту, внедрение коллаборативных роботов может быть ограничено из-за требований безопасности и юридических ограничений.

Стандарт ISO TS 15066 представляет собой ключевой инструмент для оценки и минимизации рисков, связанных с применением коллаборативных роботов. Он предоставляет детальные рекомендации по идентификации потенциальных опасностей в процессе взаимодействия человека и робота, охватывая как механические риски, так и риски, связанные с программным обеспечением и управлением. Особое внимание уделяется определению уровней риска и разработке соответствующих мер безопасности, таких как использование чувствительных к столкновениям датчиков, ограничение скорости и силы робота, а также применение защитных ограждений. Стандарт не только устанавливает требования к проектированию и интеграции коллаборативных систем, но и описывает процедуры валидации и верификации, необходимые для подтверждения соответствия системы заявленным уровням безопасности. Это обеспечивает возможность сертификации коллаборативных робототехнических комплексов и способствует широкому внедрению безопасных и эффективных решений в промышленности.

Необходимость разработки более устойчивых и адаптируемых стратегий управления безопасностью является ключевым направлением дальнейших исследований в области коллаборативной робототехники. Существующие системы часто полагаются на заранее определенные сценарии и жесткие ограничения, что препятствует гибкости и естественности взаимодействия человека и робота. Перспективные подходы включают в себя разработку алгоритмов, способных динамически оценивать риски в реальном времени, учитывая изменяющиеся условия окружающей среды и непредсказуемое поведение человека. Исследования в этой области направлены на создание систем, способных не только предотвращать столкновения, но и предвидеть потенциально опасные ситуации, адаптируя траекторию движения робота и скорость реакции для обеспечения максимальной безопасности и эффективности взаимодействия. Особое внимание уделяется разработке систем, способных к самообучению и адаптации к индивидуальным особенностям оператора, что позволит существенно повысить уровень безопасности и комфорта в процессе совместной работы.

Для достижения действительно безопасного и бесшовного взаимодействия человека и робота, интеграция передовых методов машинного обучения представляется ключевой. Исследования направлены на разработку систем, способных в режиме реального времени анализировать позу и намерения человека, используя данные, полученные с помощью камер и сенсоров. Машинное обучение позволяет роботам предсказывать возможные действия человека и адаптировать свое поведение, избегая столкновений и обеспечивая комфортную совместную работу. Особенно перспективным является применение алгоритмов глубокого обучения для распознавания сложных жестов и мимики, что позволит роботам не только реагировать на текущие действия, но и предугадывать дальнейшие, повышая уровень безопасности и эффективности взаимодействия. Такой подход позволит создать системы, которые будут не просто избегать столкновений, но и активно сотрудничать с человеком, предвосхищая его потребности и обеспечивая плавное и интуитивно понятное взаимодействие.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к оптимизации взаимодействия человека и робота посредством глубокого обучения. Авторы фокусируются на предсказании снижения скорости робота, вызванного соображениями безопасности, что позволяет повысить эффективность совместной работы. Этот подход, основанный на анализе данных реальных взаимодействий, подчеркивает важность ясности и точности в определении границ безопасного пространства. Как однажды заметил Эдсгер Дейкстра: «Простота — это высшая степень совершенства». Данное утверждение резонирует с принципами, лежащими в основе работы, поскольку упрощение модели безопасности и её адаптация к реальным условиям является ключом к созданию эффективной и безопасной системы совместной работы.

Что дальше?

Представленная работа, лишенная излишней суеты, указывает на возможность обучения роботов не просто следовать инструкциям, но и понимать нюансы совместной работы с человеком. Однако, истинная сложность заключается не в самом алгоритме предсказания замедлений, а в осознании его границ. Данные, из которых рождается знание, всегда неполны, а сама реальность — изменчива. Совершенство здесь не в точности модели, а в её способности признать собственную неполноту.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на расширение спектра учитываемых факторов — не только скорость и траектория движения человека, но и его намерения, выраженные в едва уловимых сигналах. Но стоит помнить: добавление новых параметров — это лишь усложнение, а не упрощение. Истинная ясность достигается через исключение ненужного, через отказ от иллюзии полного контроля. Возможно, следующим шагом станет не создание более сложных моделей, а разработка механизмов, позволяющих роботу признавать собственные ошибки и адаптироваться к неожиданностям.

В конечном итоге, ценность подобных исследований определяется не столько способностью предсказать замедление робота, сколько способностью поставить под вопрос саму необходимость этого замедления. Если робот действительно способен понимать человека, то, возможно, он сможет не просто избегать столкновений, а предвидеть их и предотвращать, действуя не реактивно, а проактивно. И тогда безопасность станет не ограничением, а частью гармоничного взаимодействия.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17579.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-22 20:47