Робот для складывания белья создан за сутки благодаря 3D-печати и ИИ
Робототехник Ник Маселли представил работоспособный прототип робота для складывания белья, собранный менее чем за 24 часа. Проект, получивший имя Sourccey, был создан по заказу клиента, для которого приоритетом являлся результат и функциональность, а не внешняя отделка. Робот построен на мобильном цилиндрическом шасси со сферическим верхом и оснащен двумя шарнирными манипуляторами, закрепленными на центральном вертикальном подъемнике. Эта конструкция позволяет рукам подниматься и опускаться для работы с вещами на полу или на столе.
Ключевую роль в столь быстрой сборке сыграла 3D-печать. Подавляющее большинство структурных компонентов, включая сегменты рук, крепежные элементы и панели корпуса, были изготовлены из PLA-пластика. Эта технология обеспечила возможность быстрых итераций, оперативной замены поврежденных деталей и внесения корректив в ходе строго ограниченного по времени процесса создания робота.
В основе системы управления лежит одноплатный компьютер Raspberry Pi 5. Он обрабатывает данные с четырех камер, управляет двигателями манипуляторов и подъемника, а также обеспечивает работу периферийных устройств. Питание осуществляется от безопасной и стабильной литий-железо-фосфатной батареи, а специальная плата распределения энергии защищает компоненты от перегрузок.
В отличие от систем, работающих по жестким алгоритмам, Sourccey использует машинное обучение. Оператор вначале вручную, с помощью системы телеуправления, демонстрирует процесс складывания, создавая набор тренировочных данных. Затем эти данные используются для обучения модели искусственного интеллекта на мощных графических процессорах. Обученная модель развертывается на Raspberry Pi и работает локально. Благодаря системе технического зрения и обученной модели робот может адаптивно работать с гибкой и изменчивой тканью.
Аппаратная часть была собрана в течение дня, а обучение модели ИИ проведено в ночное время. Несмотря на небольшие технические сложности в процессе, прототип успешно выполнил свою задачу, наглядно продемонстрировав потенциал быстрого прототипирования в сочетании с современными вычислительными платформами и методами машинного обучения.