كيف يمكن لفرق البحث جمع المزيد من البيانات الطبيعية للذراعين واليدين من أجل تعلم الروبوت؟

تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي المجسدة من التفاعل. ولتعليم الروبوت كيفية التقاط الأدوات ووضعها وتجميعها وفرزها أو استخدامها، يحتاج الباحثون إلى بيانات توضيحية لا تصف النتيجة النهائية فحسب، بل تصف أيضًا تسلسل الحركات التي أدت إلى إنتاجها.

يُصبح هذا الأمر بالغ الصعوبة، خاصةً في عمليات التلاعب ثنائية الذراع والبراعة. إذ يتعين على المُشغِّل تنسيق ذراعين، وتعديل وضعيات المفاصل باستمرار، والتحكم في أصابع مُفردة في الوقت نفسه. تستطيع أجهزة التحكم التقليدية تشغيل الروبوت، لكنها قد تتطلب من المستخدم ترجمة حركة بشرية طبيعية إلى أزرار أو عصا تحكم أو أوامر منفصلة. يُمكن للفيديو تسجيل ما حدث، ولكنه لا يُوفر بيانات حركة كاملة على مستوى المفاصل بشكل مباشر.

تم تصميم الهيكل الخارجي القابل للارتداء ExoArm-7 Pro لمعالجة هذه الفجوة من خلال التقاط حركات ذراع الإنسان مباشرة وتحويلها إلى بيانات عالية التردد لتشغيل الروبوت عن بعد، والتعلم بالتقليد، والذكاء الاصطناعي المجسد، وتطوير VLA.

لماذا يصعب جمع بيانات العرض التوضيحي ثنائي اليد؟

تتضمن المهام التي تُنفذ بذراع واحدة بالفعل تحديد الموقع والاتجاه والتوقيت والاتصال. أما مع استخدام ذراعين، فتصبح مشكلة جمع البيانات أكثر تعقيدًا لأن كلا الجانبين يجب أن يظلا متناسقين طوال المهمة.

لنأخذ بعض الأمثلة الشائعة كمثال:

• تمسك إحدى اليدين بالوعاء بينما تفتحه الأخرى
• ذراعان يرفعان أو يعيدان وضع جسم كبير معًا
• إحدى اليدين تثبت أحد المكونات بينما تستخدم الأخرى أداة
• يتم نقل الشيء من يد إلى أخرى
• استخدام كلتا اليدين لتنظيم أو طي عنصر مرن

لكي تكون هذه العروض التوضيحية مفيدة، يجب أن يرصد النظام التغيرات الطفيفة في المفاصل بسرعة عالية. كما يجب أن يظل مريحًا بما يكفي للمستخدمين لتكرار المهمة عدة مرات دون أن يؤثر الجهاز القابل للارتداء بشكل ملحوظ على حركتهم الطبيعية.

كيف يلتقط جهاز ExoArm-7 Pro حركة ذراع الإنسان؟

يستخدم جهاز ExoArm-7 Pro تصميمًا ثنائي الذراع بـ 14 درجة حرية، يتكون من سبعة مفاصل سلبية في كل ذراع. عندما يتحرك المستخدم، يتبع الهيكل القابل للارتداء الحركة ويسجل مواضع المفاصل المقابلة.

يستخدم كل مفصل وحدة تشفير مطورة داخليًا، بينما توفر بيانات المفصل ذات 14 بت معلومات دقيقة عن الموضع. وهذا يسمح للنظام باكتشاف التغيرات الزاوية الصغيرة بدلاً من تسجيل الحركات العامة فقط.

في سير عمل التشغيل عن بُعد، يمكن ربط المواقع الملتقطة بذراع روبوتية بحيث يتبع الروبوت حركة المشغل. أما في سير عمل التعلم، فيمكن أن تصبح معلومات الحركة نفسها جزءًا من مجموعة بيانات منظمة لعرض توضيحي بشري.

هل يمكنه الاستجابة بسرعة كافية للتشغيل عن بعد في الوقت الفعلي؟

تُعدّ سرعة الاستجابة ضرورية عندما يحتاج المشغل إلى تصحيح حركة الروبوت أثناء تفاعله مع جسم ما. فإذا وصلت البيانات ببطء شديد، قد يشعر الروبوت بانفصال عن المشغل، ويصبح التحكم الدقيق في الحركة أكثر صعوبة.

يدعم ذراع ExoArm-7 Pro معدلات أخذ عينات تصل إلى 1000 هرتز، بالإضافة إلى تحكم منخفض التأخير بمستوى أجزاء من الثانية. يساعد تدفق البيانات عالي التردد هذا على الحفاظ على التغيرات السريعة في وضع الذراع، ويدعم رسم خرائط حركة أكثر استجابة بين الإنسان والروبوت.

يُضيف نظام الاستشعار ثنائي الوحدات بالقصور الذاتي معلومات عن الحركة والاتجاه تتجاوز ما توفره أجهزة التشفير المفصلية. يتضمن النظام القياسي وحدة قصور ذاتي مثبتة على الظهر ووحدة قصور ذاتي خارجية، مما يوفر بيانات إضافية لتفسير حركة المشغل واتجاهه.

هل سيقيد الهيكل الخارجي القابل للارتداء المستخدم؟

ينبغي لنظام التقاط الحركة أن يتبع المستخدم دون أن يصبح محور التركيز أثناء المهمة. فإذا كان النظام ثقيلاً أو غير مريح، فقد يغير المشغل وضعيته، أو يقصر حركاته، أو يصبح أقل اتساقاً خلال العروض التوضيحية المتكررة.

يبلغ وزن جهاز ExoArm-7 Pro 2.6 كجم، ويتميز بتصميم مريح وخفيف الوزن. يزن كل مفصل مزود بمشفّر أقل من 70 جم، مع قدرة تحمل تصل إلى 10 نيوتن متر من عزم الدوران. تتيح الحدود الميكانيكية القابلة للتعديل تهيئة المفاصل لتناسب بنية الجهاز القابلة للارتداء ومتطلبات التشغيل.

يجعل هذا التصميم النظام أكثر عملية لجلسات جمع البيانات المتكررة في المختبرات ومراكز الأبحاث وبيئات تطوير الروبوتات.

ماذا لو تطلبت المهمة استخدام الأصابع؟

يمكن لمسارات الذراع توجيه الروبوت نحو جسم ما، لكنها لا تصف كيفية تشكيل الأصابع للإمساك أو التعامل مع أداة. لذلك، تتطلب المهام التي تتطلب مهارة يدوية طبقة إضافية من بيانات الحركة.

يمكن إقران ذراع ExoArm-7 Pro بقفازات ExoGlove Pro الاختيارية للتحكم عن بُعد. تستخدم هذه القفازات خمسة مستشعرات VetraSense لإعادة بناء وضعية اليد الكاملة بـ 25 درجة حرية، مما يقلل عدد المستشعرات المطلوبة مع الحفاظ على معلومات حركة الأصابع التفصيلية.

يدعم كل طرف إصبع تتبعًا بست درجات حرية، مما يُمكّن النظام من تسجيل كل من الموقع والاتجاه. كما يمكن استخدام التغذية الراجعة الاهتزازية القابلة للتعديل لتزويد المشغل بإشارات تفاعلية أثناء التشغيل عن بُعد.

يُخرج جهاز ExoGlove Pro البيانات بمعدل يصل إلى 180 هرتز ويدعم زمن استجابة سلكي أقل من 10 مللي ثانية. تساعد حزمة تطوير البرامج (SDK) وخوارزميات إعادة توجيه الحركة في ترجمة وضعيات اليد البشرية إلى منصات متعددة للأيدي الآلية والروبوتية.

تُعد القفازات ذات أهمية خاصة لمجموعات البيانات التي تتضمن ما يلي:

• الإمساك الدقيق
• تشغيل الأداة
• تجميع المكونات
• تدوير وإعادة توجيه الكائن
• التلاعب بالأجسام المرنة
• حركة منسقة للذراع واليد والأصابع

يُباع جهاز ExoGlove Pro بشكل منفصل ولا يُدرج ضمن حزمة ExoArm-7 Pro القياسية. يمكن للفرق التي تحتاج فقط إلى بيانات على مستوى الذراع استخدام النظام القياسي، بينما يمكن للمشاريع التي تتطلب مهارات يدوية دقيقة إضافة القفازات كإضافة اختيارية.

كيف يمكن للنظام أن يتناسب مع منصة روبوت موجودة؟

نادراً ما تستخدم فرق تعلم الروبوتات نفس الأجهزة والبرامج. فقد يعمل مختبر ما بذراع بحثية، وآخر بروبوت متحرك ثنائي الذراع، وثالث بيد ماهرة مصممة خصيصاً.

يتضمن جهاز ExoArm-7 Pro حزمة تطوير برمجية رسمية (SDK) ودعمًا مجانيًا للتكامل لمساعدة المطورين على ربط البيانات الملتقطة بمنصاتهم الخاصة. وتدعم واجهة البرنامج المرئية أنظمة التشغيل Windows و macOS و Linux.

توفر مقابض التحكم المخصصة ومحول القفازات الاختياري مرونة إضافية لأساليب التشغيل المختلفة. أما بالنسبة للتطبيقات التي تعتمد على اليد، فإن دعم حزمة تطوير البرامج (SDK) متعددة المنصات وخوارزميات إعادة توجيه الحركة تساعد في تكييف بيانات حركة الإنسان مع الروبوتات ذات هياكل المفاصل المختلفة.

وهذا يعني أن الفرق يمكنها التعامل مع ExoArm-7 Pro كجزء من عملية تشغيل عن بعد وتدفق بيانات أوسع بدلاً من كونه نظامًا مغلقًا مرتبطًا بروبوت واحد.

أين يمكن استخدام البيانات التي تم جمعها؟

يمكن لنفس سير العمل القابل للارتداء أن يدعم عدة مراحل من تطوير الروبوتات.

التحكم عن بعد في الروبوت في الوقت الحقيقي

يستطيع المشغل التحكم في ذراعين آليتين مزدوجتين من خلال حركة الأطراف العلوية الطبيعية، مما يقلل الاعتماد على أوامر عصا التحكم المنفصلة لكل مفصل.

مجموعة العروض التوضيحية البشرية

يستطيع الباحثون تسجيل كيفية أداء الشخص لمهمة ما، بما في ذلك التوقيت والتنسيق بين الذراعين.

التعلم بالتقليد

يمكن تنظيم العروض التوضيحية المتكررة في مجموعات بيانات تساعد الروبوت على تعلم سياسات التلاعب من الأمثلة البشرية.

تطوير مجموعة بيانات VLA

يمكن دمج بيانات حركة الذراع وحركة اليد الاختيارية مع مدخلات المستشعرات الأخرى وتعليمات المهام كجزء من مسار بحث الرؤية واللغة والحركة.

تعليم الروبوتات

يمكن للجامعات والمختبرات استخدام النظام لدراسة إعادة توجيه الحركة، والتفاعل بين الإنسان والروبوت، والتشغيل عن بعد، والذكاء المجسد ضمن منصة تطوير واحدة.

اختيار التكوين المناسب

تتضمن حزمة ExoArm-7 Pro القياسية الهيكل الخارجي القابل للارتداء، ومستشعر IMU مثبت على الظهر، ومستشعر IMU خارجي. هذا التكوين مناسب للفرق التي تركز على التقاط حركة الذراعين، والتحكم عن بُعد بذراع الروبوت، وبيانات عرض الأطراف العلوية.

يمكن للمشاريع التي تتطلب إمساكًا دقيقًا ومسارات للأصابع إضافة حزمة ExoGlove Pro الاختيارية، والتي تتضمن قفازين لالتقاط الحركة، وجهاز استقبال لاسلكي ووحدة بطارية، وكابلين بيانات USB-C.

يعتمد اختيار أحد التكوينين على دقة الحركة المطلوبة. قد لا تحتاج المهام التي تُنفذ على مستوى الذراع إلى بيانات القفاز، بينما تستفيد عمليات التلاعب الدقيقة وعروض الحركة الكاملة من الذراع إلى اليد من التقاط كلا الطبقتين معًا.

تحويل السلوك البشري الطبيعي إلى بيانات تدريب منظمة

إن التحدي الرئيسي في الذكاء الاصطناعي المجسد لا يكمن ببساطة في جمع المزيد من البيانات، بل في جمع بيانات تمثل بدقة كيفية أداء الأشخاص للمهام البدنية المفيدة.

من خلال الجمع بين تتبع الذراع المزدوج 14 درجة حرية، وردود فعل المشفر عالية الدقة، ومعدلات أخذ العينات التي تصل إلى 1000 هرتز، واستشعار IMU المزدوج، والتقاط وضعية اليد الاختياري 25 درجة حرية، يوفر ExoArm-7 Pro مسارًا عمليًا من الحركة البشرية الطبيعية إلى التشغيل عن بعد المنظم وبيانات تعلم الروبوت.

بالنسبة للفرق التي تقوم ببناء روبوتات ثنائية الذراع، أو أجهزة تحكم ماهرة، أو أنظمة تعلم بالتقليد، أو نماذج VLA، يمكن لهذا النهج القابل للارتداء أن يجعل العروض التوضيحية أكثر سهولة للمشغلين وأكثر إفادة للآلات التي تتعلم منها.