روبوت منخفض التكلفة جاهز لأي عقبة

صمم باحثون في كلية علوم الكمبيوتر بجامعة كارنيجي ميلون وجامعة كاليفورنيا، بيركلي، نظامًا آليًا يمكّن روبوتًا منخفض التكلفة وصغير الحجم نسبيًا من تسلق ونزول السلالم بالقرب من ارتفاعه؛ اجتياز التضاريس الصخرية والزلقة وغير المستوية والشديدة الانحدار والمتنوعة؛ المشي عبر الفجوات. مقياس الصخور والقيود. وحتى تعمل في الظلام.

وقال ديباك باتاك، الأستاذ المساعد في معهد الروبوتات: "إن تمكين الروبوتات الصغيرة من صعود السلالم والتعامل مع مجموعة متنوعة من البيئات أمر بالغ الأهمية لتطوير الروبوتات التي ستكون مفيدة في منازل الناس وكذلك عمليات البحث والإنقاذ". "يقوم هذا النظام بإنشاء روبوت قوي وقابل للتكيف يمكنه أداء العديد من المهام اليومية."

قام الفريق بإخضاع الروبوت لخطواته، واختباره على سلالم غير مستوية وسفوح التلال في الحدائق العامة، وتحديه في المشي عبر الحجارة المتدرجة وعلى الأسطح الزلقة، وطلب منه تسلق السلالم التي قد تكون في ارتفاعها أقرب إلى قفز الإنسان فوقها. عقبة. يتكيف الروبوت بسرعة ويتقن التضاريس الصعبة من خلال الاعتماد على رؤيته وجهاز كمبيوتر صغير موجود على متنه.

وقام الباحثون بتدريب الروبوت بـ 4,000 نسخة منه في جهاز محاكاة، حيث تدربوا على المشي والتسلق على التضاريس الصعبة. وسمحت سرعة جهاز المحاكاة للروبوت باكتساب ست سنوات من الخبرة في يوم واحد. كما قام جهاز المحاكاة بتخزين المهارات الحركية التي تعلمها أثناء التدريب في شبكة عصبية قام الباحثون بنسخها إلى الروبوت الحقيقي. ولم يتطلب هذا النهج أي هندسة يدوية لحركات الروبوت، وهو خروج عن الأساليب التقليدية.

تستخدم معظم الأنظمة الروبوتية الكاميرات لإنشاء خريطة للبيئة المحيطة وتستخدم تلك الخريطة لتخطيط الحركات قبل تنفيذها. تكون العملية بطيئة ويمكن أن تتعثر في كثير من الأحيان بسبب الغموض المتأصل أو عدم الدقة أو سوء الفهم في مرحلة رسم الخرائط مما يؤثر على التخطيط والتحركات اللاحقة. يعد رسم الخرائط والتخطيط مفيدًا في الأنظمة التي تركز على التحكم عالي المستوى، ولكنها ليست مناسبة دائمًا للمتطلبات الديناميكية للمهارات منخفضة المستوى مثل المشي أو الجري فوق التضاريس الصعبة.

ويتجاوز النظام الجديد مراحل رسم الخرائط والتخطيط ويقوم بتوجيه مدخلات الرؤية مباشرة إلى سيطرة الروبوت. ما يراه الروبوت يحدد كيفية تحركه. ولا حتى الباحثون يحددون كيف يجب أن تتحرك الأرجل. تسمح هذه التقنية للروبوت بالتفاعل مع التضاريس القادمة بسرعة والتحرك عبرها بفعالية.

نظرًا لعدم وجود رسم خرائط أو تخطيط، ويتم تدريب الحركات باستخدام التعلم الآلي، يمكن أن يكون الروبوت نفسه منخفض التكلفة. كان الروبوت الذي استخدمه الفريق أرخص بـ 25 مرة على الأقل من البدائل المتاحة. تتمتع خوارزمية الفريق بالقدرة على جعل الروبوتات منخفضة التكلفة متاحة على نطاق أوسع.

"يستخدم هذا النظام الرؤية وردود الفعل من الجسم مباشرة كمدخل لإخراج الأوامر إلى محركات الروبوت،" قال أناني أغاروال، دكتوراه في SCS. طالب في التعلم الآلي. "تتيح هذه التقنية للنظام أن يكون قويًا جدًا في العالم الحقيقي. إذا انزلق على الدرج، فيمكن أن يتعافى. يمكنه الذهاب إلى بيئات غير معروفة والتكيف.

هذا الجانب المباشر من الرؤية إلى السيطرة مستوحى بيولوجيًا. يستخدم البشر والحيوانات الرؤية للتحرك. حاول الجري أو التوازن وعينيك مغمضتين. وقد أظهرت الأبحاث السابقة التي أجراها الفريق أن الروبوتات العمياء - الروبوتات بدون كاميرات - يمكنها التغلب على التضاريس الصعبة، ولكن إضافة الرؤية والاعتماد على تلك الرؤية يؤدي إلى تحسين النظام بشكل كبير.

تطلع الفريق إلى الطبيعة بحثًا عن عناصر أخرى في النظام أيضًا. بالنسبة لروبوت صغير - طوله أقل من قدم في هذه الحالة - لتسلق السلالم أو العوائق التي تقترب من ارتفاعه، فقد تعلم اعتماد الحركة التي يستخدمها البشر لتجاوز العوائق العالية. عندما يضطر الإنسان إلى رفع ساقه للأعلى لتسلق حافة أو حاجز، فإنه يستخدم وركيه لتحريك ساقه إلى الجانب، وهو ما يسمى الإبعاد والتقريب، مما يمنحه مزيدًا من الخلوص. يقوم نظام الروبوت الذي صممه فريق Pathak بالشيء نفسه، حيث يستخدم إبعاد الورك لمعالجة العوائق التي تعرقل بعض الأنظمة الآلية ذات الأرجل الأكثر تقدمًا في السوق.

كما ألهمت حركة الأرجل الخلفية للحيوانات ذات الأرجل الأربعة الفريق. عندما تتحرك القطة عبر العوائق، تتجنب رجليها الخلفيتين نفس العناصر التي تتجنبها رجليها الأماميتين دون الاستفادة من مجموعة العيون القريبة. "تمتلك الحيوانات ذات الأرجل الأربعة ذاكرة تمكن أرجلها الخلفية من تتبع الأرجل الأمامية. وقال باتاك إن نظامنا يعمل بطريقة مماثلة. تتيح الذاكرة الموجودة على متن النظام للأرجل الخلفية تذكر ما شاهدته الكاميرا الأمامية والمناورة لتجنب العوائق.

قال أشيش كومار، الحاصل على درجة الدكتوراه: "نظرًا لعدم وجود خريطة أو تخطيط، يتذكر نظامنا التضاريس وكيف حرك الرجل الأمامية ويترجم ذلك إلى الرجل الخلفية، ويفعل ذلك بسرعة وبدون أخطاء". طالب في بيركلي.

يمكن أن يكون البحث خطوة كبيرة نحو حل التحديات الحالية التي تواجه الروبوتات ذات الأرجل وإحضارها إلى منازل الناس. سيتم تقديم ورقة بعنوان "التحرك بالأرجل في تحدي التضاريس باستخدام الرؤية الأنانية"، التي كتبها باتاك، وأستاذ بيركلي جيتندرا مالك، وأغاروال وكومار، في المؤتمر القادم حول تعلم الروبوت في أوكلاند، نيوزيلندا.

: فيديو https://youtu.be/N70CqROzwxI