Инженеры из OMRON SINIC X создали TaMeSo-bot — робота с тактильной памятью и мягким запястьем для задач вставки деталей. Система достигла 85% успеха на незнакомых формах деталей, используя только тактильные датчики и силомоментные измерения. Мягкое запястье из трех пружин позволяет безопасно собирать данные при контакте, поглощая избыточные силы.
Традиционные методы требуют жестких роботов и точного позиционирования, что вызывает аварийные остановки при малейшем контакте. TaMeSo-bot решает проблему через механическую податливость — запястье компенсирует ошибки позиционирования пассивно. Распределенный тактильный датчик с массивом 3×3 таксела измеряет 3D силу в каждой точке, выдерживая высокие сдвиговые нагрузки.
Ядро системы — Masked Tactile Trajectory Transformer (MAT³), который кодирует пространственно-временные взаимодействия между действиями робота и сигналами датчиков. Трансформер обучается через предсказание замаскированных токенов, восстанавливая пропущенные значения датчиков из соседнего контекста. Это заставляет модель фокусироваться на критических признаках контакта, автономно извлекая релевантную информацию без явной сегментации на подзадачи.
Эксперименты проводились на семи формах деталей, включая квадратные и цилиндрические штифты с допуском 2 мм. MAT³ показал 88.8% успеха на знакомых деталях и 85% на незнакомых — против 22.5% и 17.5% у базового Tactile Transformer. При возмущениях (случайные стартовые позиции, увеличенное трение, наклон захвата на 5°) MAT³ сохранил 57.5% успеха, в то время как бейзлайн упал до 7.5%.
Источник новости и обложки: arxiv.org