ROBOTICS & HUMANOID

ULOHA: แพลตฟอร์มหุ่นยนต์สองแขนสำหรับการเรียนรู้การทำงานใต้น้ำ

arXiv18 Sep 2026
1 min read
Key Takeaways
  • การนำ Robot Learning มาใช้ใต้น้ำต้องคำนึงถึงปัจจัยทางกายภาพที่ซับซ้อน
  • ULOHA เป็นเครื่องมือมาตรฐานแรกๆ ที่รองรับการทดลองนี้แบบสองแขน

ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ

การวิจัยหุ่นยนต์สองแขนส่วนใหญ่มักจำกัดอยู่บนบก ULOHA จึงเป็นก้าวสำคัญที่จะช่วยขยายขีดความสามารถของ AI ในงานซ่อมบำรุงโครงสร้างใต้น้ำหรือการสำรวจทางทะเล

ULOHA เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้สำหรับหุ่นยนต์ใต้น้ำแบบสองแขน (Bimanual Robot) ที่รวมเอาฮาร์ดแวร์แบบ Leader-follower และซอฟต์แวร์ที่ต่อยอดมาจาก LeRobot ของ Hugging Face เข้าด้วยกัน ระบบนี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายเฉพาะตัวใต้น้ำ เช่น แรงลอยตัว การรบกวนของฟองอากาศ และการเคลื่อนที่ของวัตถุที่ต่างจากบนบก

ทีมวิจัยได้ทดสอบการเรียนรู้แบบลอกเลียนแบบ (Imitation Learning) ผ่านโมเดลยอดนิยมอย่าง ACT, Diffusion Policy และโมเดล Vision-Language-Action อย่าง SmolVLA ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์สามารถทำงานประสานงานสองแขนได้ เช่น การส่งต่อวัตถุระหว่างแขน และการจัดการวัตถุที่ลอยน้ำ นอกจากนี้ยังพบว่าการเก็บข้อมูลฝึกฝนทั้งบนบกและใต้น้ำช่วยให้โมเดลสามารถทำงานข้ามสภาพแวดล้อมได้ดีขึ้น

สรุปประเด็นหลัก

แพลตฟอร์มครบวงจรตั้งแต่การเก็บข้อมูลฝึกฝนไปจนถึงการ Deploy หุ่นยนต์ใต้น้ำ

รองรับโมเดล ACT, Diffusion Policy และ SmolVLA ในสภาพแวดล้อมที่มีแรงลอยตัว

ผลการวิจัยชี้ว่าข้อมูลจากทั้งบนบกและใต้น้ำสามารถนำมาเรียนรู้ร่วมกันได้ (Cross-media transfer)

นวัตกรรมและเทคโนโลยี

robotics

Bimanual Underwater Hardware

ระบบควบคุมแขนคู่ที่ออกแบบมาให้ทนทานต่อสภาพแวดล้อมใต้น้ำและการสื่อสารระยะไกล

tools

LeRobot Software Extension

ส่วนขยายซอฟต์แวร์สำหรับการฝึกฝนโมเดลหุ่นยนต์ใต้น้ำที่เน้นการทำงานประสานกัน

Developer Impact
นักวิจัยด้านการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ (Robot Learning) สามารถใช้ชุดซอฟต์แวร์และแนวทางการทดลองของ ULOHA ไปต่อยอดงานด้านการควบคุมหุ่นยนต์ในสภาวะที่มีแรงรบกวนภายนอกสูง
Keywords
#underwater robotics #bimanual manipulation #robot learning #imitation learning #lerobot
Original Source

อ่านข้อมูลเพิ่มเติมจากแหล่งข่าวหลัก

arXiv