在某中心机器人部门，仿真技术获得广泛应用
科学家和工程师们正在开发足以在虚拟环境中开发和测试机器人的新一代高精度仿真工具。
构建和微调机器人系统需要大量时间。对于设计用于在某中心设施内与不断变化的对象阵列交互并操作的机器人来说，情况尤其如此。在虚拟环境中开发机器人系统可以加速这一过程，但这比看起来要困难得多。
工程师们使用数字模型和虚拟仿真来加速新产品设计已有数十年。但这些现有工具无法满足某中心开发并扩展其复杂机器人机群的需求。
以视频游戏为例。现代视频游戏模拟了以交互速率看起来视觉上真实的世界。
“以一个赛车游戏为例。一切看起来在物理上都是合理的，但运动背后的力不一定准确，”某中心机器人部专注于机器人操作的首席应用科学家 Andrew Marchese 说。“它们近似于推动和拉动物体的某些扭矩和力。因此，汽车的加速度可能看起来很真实，即使汽车的发动机不够大，无法产生跳过桥梁缺失部分所需的力。”
许多工业仿真也依赖近似方法。例如，某中心使用视觉模拟器来规划其设施，并近似模拟机器人将如何移动并与员工安全交互。
“要开发复杂的机器人操作系统，我们既需要视觉真实感，也需要精确的物理特性，” Marchese 说。“能够同时做到这两点的模拟器并不多。此外，在可能的情况下，我们需要保留并利用控制方程中的结构——这有助于分析和控制我们构建的机器人系统。”
系统越复杂，虚拟设备和物理设备之间的微小差距就越有可能变成鸿沟。该领域的开发者称之为“模拟到现实差距”。
“这就是为什么在机器人领域，针对物理系统编写和测试代码是常见的做法，” Marchese 说。“但对于某中心正在开发的各种类型和配置的机器人来说，这种方法无法扩展。以这种方式进行，项目团队中的每个人都没有足够的时间或硬件来不断测试系统直到正确。”
“我们的目标是在仿真中首先开发机器人，” Marchese 补充道。“我们希望针对虚拟机器人编写软件，在真实感模拟中进行测试，在真实机器人上验证安全性，然后部署。我们的团队正在这方面取得实际进展。”
建模底层物理特性
为了实现这一愿景，某中心不仅必须创建复杂机器人的模型，还必须创建它们将经常交互的对象的模型。
例如，机械臂的末端可能包含一个带有多个吸盘的气动夹具。该手臂的模型必须评估气流通过夹具的管道和阀门的情况、橡胶吸盘在包裹上的接触力、接触过程中吸盘变形如何改变气流，以及如果只有部分吸盘接触会发生什么。
此外，它还必须模拟机器人的视觉系统如何识别一堆混合包裹中的单个物品，以及它的机械臂如何计算拾取它所需的接近角度和力。在单个模拟环境中完成所有这些，尤其是在高保真度下，工作量很大。
“某中心设施的复杂性使这成为一个更大的挑战，”某中心机器人高级经理 Clay Flannigan 说。
“模拟机器人很困难，因为机器人与世界互动，而世界是复杂的，” Flannigan 解释道。“有许多模拟器可以理解自由空间中刚性机器人的运动。但我们库存了数百万种物品，我们希望我们的机器人能够与我们库存中数百万种不同的物品互动。这是一个极其困难的机器人挑战。”
例如，考虑机械臂可能遇到的各种包裹。它们包括装有一个用纸板或泡沫包裹的固定物体的刚性盒子。这种盒子很容易建模。其他盒子外观相同，但包含可能在提起时改变重量的产品。更难处理的是气泡膜邮件袋，它们在提起时会变形并改变重心。
考虑到某中心每天处理的包裹数量，基于经验测试创建一次性模型是不可行的。相反，Flannigan 说，公司希望对这些交互的底层物理特性进行建模。
准确的原理模型需要高度详细的物理特性。除了气流，气动夹具还必须模拟接触力、惯性、摩擦和空气动力学。虽然物理原理是众所周知的，但必须验证其应用于单个组件的情况，以确保模型的准确性。
构建和验证此类模型是一项艰巨的任务。不过，幸运的是，麻省理工学院的研究人员多年来一直在开发一个用于机器人组件建模的工具包。它叫做 Drake。
构建平台
Drake——麻省理工学院机器人中心主任、丰田研究院副总裁 Russ Tedrake 的创意——是一个用于建模和优化机器人及其控制系统的开源工具箱。
开源部分对某中心至关重要。许多建模工具很少或根本不提供其求解器如何产生模拟的见解。另一方面，Drake 揭示了其控制方程。“这让我们可以探究底层物理特性，并修改它们的应用方式，” Flannigan 说。“如果有错误，我们可以找到并修复它。”
Drake 为在线仿真带来了几个理想的元素。第一个是针对模拟机器人设备优化的鲁棒多体动力学引擎。第二个是一个系统框架，让某中心的科学家可以编写自定义模型，并将这些组合成代表实际机器人的复杂系统。“起初这个框架可能看起来有点正式，但它实际上是大型模型中重用和集成组件的关键，” Marchese 说。第三个是他所说的“一系列经过充分测试的求解器”，它们可以解决某中心模型核心的数值优化问题，有时甚至是在模拟的每个时间步。
另一个关键特性是其鲁棒的接触求解器。它计算模拟中刚体项目相互交互时产生的力。
“计算这些力是一个非常困难的问题，” Marchese 说。“如果你没有一个好的接触求解器，你可能会使用错误的力来抓取物体，然后掉落它。”
Drake 的强大功能使其成为某中心虚拟机器人开发计划的关键平台。事实上，Drake 现在是某中心的战略项目。这使得某中心开发人员能够更紧密地与 Drake 合作并为其贡献代码。此外，去年，某中心与麻省理工学院启动了一个科学中心，这是一个专注于共同兴趣领域的合作，包括机器人技术。
改变机器人开发方式
虽然模拟到现实的差距总会存在，但某中心的科学家和工程师正在努力缩小这一差距。他们这样做的一种方法是利用真实数据来验证模拟器的保真度。
“我们总是在比较模型和硬件，” Flannigan 说。“如果我们把基本原理弄对了，模型的误差会随着时间的推移而收敛。我们的模型中总是存在一些不确定性，但一旦我们量化了这一点，就相对容易地在类似的应用中再次应用它。”
更大的挑战仍然存在于可变形物体中——那些会弯曲、摆动、扭曲和下垂的东西。某中心和 Drake 团队都在处理具有大变形的软体（如毛绒玩具或柔软的宠物玩具）方面取得进展。
这是某中心机器人软件开发经理 Vanessa Metcalf 正在解决的问题。“目前，我们还没有一种实用的方法来从经验上理解机器人将如何拾取数百万种不同的可变形物品。
“在模拟中找到一个可以应用于广泛产品类别的模型是一个巨大的挑战，我们正在寻找解决这个问题的方法。例如，是否存在具有可变形部件但也有更容易建模的刚性部件的物体？我们正在研究我们可以先做什么，并以此为基础构建。”
尽管面临挑战，某中心的模拟已经取得了成果。某中心机器人项目团队之一提出了一个新的机器人操作概念，他们认为这可能改进履约流程。他们能够使用 Metcalf 团队开发的模拟器快速验证这个想法。
“在模拟中测试这个概念花了大约一个月时间，” Metcalf 说。“事实证明，这是一个正在实施的好主意。如果我们必须等待硬件来进行概念验证，那将需要三倍的时间。这只是仿真如何产生巨大影响的众多例子之一。”
随着某中心不断攻克仿真挑战，它也在持续改进其建模基础设施。而且理由很充分。
仿真优先的愿景
解决这些挑战并实现高保真仿真将使科学家和工程师能够像在键盘上敲出想法一样快地测试新想法和新颖配置。他们可以生成在物理原型实验中很少发生，但在一个每天有机器人帮助递送数百万个包裹的组织中经常发生的条件。团队可以同时协作项目的不同部分。没有人需要等待轮到他们来重新配置机器人原型以测试新想法。
“我们的梦想是，我们所有的机器人研究和开发都从仿真开始，” Metcalf 说。“当有人有一个想法时，他们的第一反应不是订购零件，而是使用模拟器。他们可以在虚拟环境中开发一个完整的机器人工作单元，最后的安全检查在硬件上进行。”
Metcalf、Marchese 和 Flannigan 表示，这个现实已经近在眼前。尽管基于物理的仿真存在开放的挑战，但某中心正在取得实际进展，这些工具正在加速某中心开发新机器人的方式。最终，这将为某中心的客户带来更多的微笑，并不断提高其设施的安全性。
