Роботам до сих пор трудно воспроизвести человеческую руку: ученые раскрыли главную проблему

Современный гуманоидный робот уже может бегать, прыгать, танцевать и даже выполнять сальто назад. Со стороны кажется, что человечество почти научило машины делать всё, что умеем мы. Но стоит попросить такого робота сложить футболку, поднять мокрую губку или повернуть ключ в замке — и вдруг всё становится гораздо сложнее. Парадоксально, но сальто для робота может быть более простой задачей, чем стирка.

Почему сложный трюк оказывается проще

Сальто — это чётко определённая последовательность движений. Робот знает, когда оттолкнуться, как повернуть корпус и где должно оказаться его тело в каждый момент. Такое действие можно многократно повторять в одинаковых условиях. А теперь представим футболку.

Она может лежать на полу скомканной, наполовину под другой вещью или совсем иначе, чем в прошлый раз. Ткань деформируется, скользит, цепляется за пальцы и меняет форму во время каждого движения. Для человека это почти не проблема. Мы просто чувствуем, что происходит, и автоматически корректируем движения. Для робота это целый физический квест.

Человеческая рука гораздо сложнее, чем кажется

Наша кисть объединяет в одном компактном механизме движение, ощущения и контроль. Когда предмет начинает выскальзывать, мы почти мгновенно увеличиваем силу захвата. Если он оказывается мягким — ослабляем давление. Если вещь тяжёлая — меняем положение пальцев.

Человек делает это практически не задумываясь. Роботу же приходится воспроизводить это с помощью моторов, камер, датчиков силы, алгоритмов и систем управления. И здесь возникает серьёзная проблема: камера не может почувствовать предмет так, как его чувствует человеческая кожа. Она может определить, что робот держит яйцо. Но сама по себе камера не знает, насколько сильно робот его сжимает и не превратит ли ещё одно движение яйцо в омлет.

Роботам нужно «осязание»

Именно поэтому последние исследования уделяют всё больше внимания тактильным сенсорам. В 2026 году исследователи из Чжэцзянского университета объединили визуальные и тактильные данные с обучением с подкреплением и онлайн-имитацией. В испытаниях система достигла 85% успешности в пяти сложных задачах с 25 различными объектами.

Это важный шаг, но не волшебная кнопка. Роботу нужно не просто «увидеть» предмет. Он должен понять, где именно коснулся его, какую силу приложить, начал ли предмет скользить и как изменить движение, если что-то пошло не по плану.

Дом — худшее место для робота

На заводе роботам значительно легче. Там детали имеют известные размеры, освещение контролируется, траектория движения повторяется тысячи раз, а инструменты специально подбираются под конкретную операцию. В квартире всё наоборот.

Ящик может быть открыт на несколько сантиметров. Стакан — наполовину наполнен водой. Губка меняет форму при сжатии. У пакета вообще нет стабильной геометрии.

А рубашка каждый раз может лежать по-разному. Поэтому роботизированная рука не может просто выполнять заранее записанную программу. Она должна постоянно наблюдать, чувствовать, прогнозировать и исправлять собственные действия. Причём рука не существует отдельно от всего робота. Для сложных бытовых задач нужны координация обеих рук, правильное положение корпуса, стабильное передвижение и достаточная досягаемость.

Главная проблема — не механика, а данные

Современных роботов всё чаще не программируют вручную для каждого движения, а обучают. Но здесь возникает другая проблема: где взять достаточно данных?

Для обучения системы недостаточно просто снять видео того, как человек складывает футболку. Желательно одновременно знать положение суставов робота, изображения с камер, силу и крутящий момент, а также данные с тактильных сенсоров. У людей есть миллионы лет «тренировочных данных». Мы каждый день берём предметы, открываем двери, сжимаем губки, поднимаем чашки и ловим падающие вещи.

У роботов такого опыта нет. Поэтому компании экспериментируют с дистанционным управлением, специальными сенсорами, имитационным обучением, обучением с подкреплением и симуляциями. Цель проста: превратить человеческий опыт в обучающие данные, которые робот сможет использовать самостоятельно.

Все охотятся за одной суперспособностью

Эту проблему пытаются решить практически все крупные игроки в сфере гуманоидной робототехники. Unitree G1 уже может оснащаться манипулятором с силовым управлением и тактильными сенсорами. Apptronik развивает Apollo с акцентом не только на ходьбу, но и на работу с предметами. Tesla обучает Optimus выполнять всё более сложные манипуляции, а 1X прямо ориентирует своего NEO на домашние задачи.

Но продемонстрировать одно успешное движение — ещё не значит создать действительно универсального домашнего робота. Настоящий тест будет выглядеть совсем иначе: машина заходит в незнакомую квартиру и должна восемь часов подряд выполнять разнообразную работу без постоянного контроля человека. Именно здесь заканчивается красивая демонстрация и начинается настоящая инженерия.

Сальто — это ещё не победа

Главная проблема гуманоидных роботов заключается не в том, чтобы заставить их двигаться. Двигаться они уже научились. Гораздо сложнее научить машину чувствовать мир кончиками пальцев и мгновенно реагировать на то, чего она не ожидала.

Человеческая рука делает это настолько естественно, что мы даже не замечаем, насколько сложный механизм работает за каждым простым движением. Поэтому вполне возможно, что будущее домашней робототехники будут определять не самые эффектные сальто или самые быстрые пробежки. А способность робота просто взять полотенце — и не уронить его.

Спасибо Владимиру из portaltele.com.ua