Odav robot, mis on valmis igaks takistuseks

Carnegie Melloni ülikooli arvutiteaduste kooli ja Berkeley California ülikooli teadlased on välja töötanud robotsüsteemi, mis võimaldab odaval ja suhteliselt väikese jalaga robotil ronida ja laskuda trepist peaaegu oma kõrgusele; läbida kivist, libedat, ebatasast, järsku ja vaheldusrikast maastikku; kõndida üle lünkade; kivid ja äärekivid; ja isegi tegutseda pimedas.

"Väikestele robotitele võimaldamine treppidest ronimiseks ja mitmesugustes keskkondades toimetulekuks on ülioluline, et arendada roboteid, mis on kasulikud nii inimeste kodudes kui ka otsingu- ja päästeoperatsioonidel," ütles robootikainstituudi dotsent Deepak Pathak. "See süsteem loob tugeva ja kohanemisvõimelise roboti, mis suudab täita paljusid igapäevaseid ülesandeid."

Meeskond katsetas robotit oma sammudega, katsetades seda avalikes parkides ebatasastel treppidel ja mäenõlvadel, proovides kõndida üle astmekivide ja libedatel pindadel ning paludes tal ronida trepist, mis oma kõrguselt sarnaneks inimese hüppamisele. takistus. Robot kohaneb kiiresti ja suudab oma nägemisele ja väikesele pardaarvutile toetuda ka väljakutseid pakkuval maastikul.

Teadlased treenisid robotit koos selle 4,000 klooniga simulaatoris, kus nad harjutasid kõndimist ja ronimist keerulisel maastikul. Simulaatori kiirus võimaldas robotil saada ühe päevaga kuus aastat kogemusi. Simulaator salvestas ka koolituse käigus õpitud motoorseid oskusi närvivõrku, mille teadlased kopeerisid pärisrobotisse. See lähenemine ei nõudnud roboti liigutuste käsitsi konstrueerimist - traditsioonilistest meetoditest kõrvalekaldumist.

Enamik robotsüsteeme kasutab kaameraid ümbritseva keskkonna kaardi loomiseks ja kasutab seda kaarti liikumiste planeerimiseks enne nende teostamist. Protsess on aeglane ja võib sageli takerduda kaardistamisetapi loomupärase udususe, ebatäpsuste või väärarusaamade tõttu, mis mõjutavad järgnevat planeerimist ja liikumisi. Kaardistamine ja planeerimine on kasulikud süsteemides, mis keskenduvad kõrgetasemelisele juhtimisele, kuid ei sobi alati madala tasemega oskuste dünaamiliste nõuetega, nagu kõndimine või jooksmine raskel maastikul.

Uus süsteem läheb mööda kaardistamise ja planeerimise faasidest ning suunab nägemissisendid otse roboti juhtimisse. See, mida robot näeb, määrab selle, kuidas ta liigub. Isegi teadlased ei täpsusta, kuidas jalad peaksid liikuma. See tehnika võimaldab robotil kiiresti vastutulevale maastikule reageerida ja sellel tõhusalt liikuda.

Kuna see ei hõlma kaardistamist ega planeerimist ning liigutusi treenitakse masinõppe abil, võib robot ise olla odav. Meeskonna kasutatud robot oli olemasolevatest alternatiividest vähemalt 25 korda odavam. Meeskonna algoritmil on potentsiaali muuta odavad robotid palju laiemalt kättesaadavaks.

"See süsteem kasutab nägemust ja keha tagasisidet otse sisendiks, et anda roboti mootoritele käsklused," ütles Ananye Agarwal, SCS-i doktor. masinõppe õpilane. "See tehnika võimaldab süsteemil olla reaalses maailmas väga vastupidav. Kui see trepil libiseb, võib see taastuda. See võib minna tundmatusse keskkonda ja kohaneda.

See otsene nägemise ja kontrolli aspekt on bioloogiliselt inspireeritud. Inimesed ja loomad kasutavad liikumiseks nägemist. Proovige suletud silmadega joosta või tasakaalu hoida. Meeskonna varasemad uuringud näitasid, et pimedad robotid – ilma kaamerateta robotid – suudavad vallutada rasket maastikku, kuid nägemise lisamine ja sellele nägemusele tuginemine parandab süsteemi oluliselt.

Meeskond otsis loodust ka süsteemi muude elementide jaoks. Väikese roboti jaoks – antud juhul alla jala pikkune –, et ületada trepid või takistused peaaegu oma kõrgusele, õppis ta omaks liikumist, mida inimesed kasutavad kõrgetest takistustest üle astumiseks. Kui inimene peab tõstma oma jala kõrgele, et ületada rihvel või tõke, liigub ta puusade abil jala küljele, mida nimetatakse röövimiseks ja aduktsiooniks, mis annab talle rohkem vaba ruumi. Pathaki meeskonna loodud robotsüsteem teeb sama, kasutades puusaröövi, et ületada takistused, mis komistavad turul kõige arenenumatest jalgadega robotsüsteemidest.

Meeskonda inspireeris ka neljajalgsete loomade tagajalgade liikumine. Kui kass liigub läbi takistuste, väldivad tema tagajalad samu esemeid, mis esijalad, ilma et oleks kasu lähedal asuvatest silmadest. "Neljajalgsetel loomadel on mälu, mis võimaldab nende tagajalgadel esijalgu jälgida. Meie süsteem töötab sarnaselt, ”ütles Pathak. Süsteemi pardamälu võimaldab tagumistel jalgadel meeles pidada, mida ees olev kaamera nägi, ja manööverdada takistuste vältimiseks.

"Kuna pole kaarti ega planeerimist, jätab meie süsteem meelde maastiku ja selle, kuidas see esijala liigutas, ning tõlgib selle tagumisse jalga, tehes seda kiiresti ja veatult," ütles Ph.D. Ashish Kumar. tudeng Berkeleys.

Uuring võib olla suur samm jalgadega robotite ees seisvate probleemide lahendamisel ja nende inimeste kodudesse toomisel. Pathaki, Berkeley professori Jitendra Maliki, Agarwali ja Kumari ettekannet „Jalgade liikumine väljakutsuvatel maastikel kasutades egotsentrilist nägemust” esitatakse eelseisval robotõppe konverentsil Aucklandis, Uus-Meremaal.

Video: https://youtu.be/N70CqROzwxI