Un robot low cost pronto ad ogni ostacolo

I ricercatori della School of Computer Science della Carnegie Mellon University e dell'Università della California, Berkeley, hanno progettato un sistema robotico che consente a un robot con gambe relativamente piccole e a basso costo di salire e scendere le scale quasi alla sua altezza; attraversare terreni rocciosi, scivolosi, irregolari, ripidi e vari; attraversare gli spazi vuoti; rocce e cordoli in scala; e operare anche al buio.

"Consentire ai piccoli robot di salire le scale e gestire una varietà di ambienti è fondamentale per lo sviluppo di robot che saranno utili nelle case delle persone e nelle operazioni di ricerca e salvataggio", ha affermato Deepak Pathak, assistente professore presso il Robotics Institute. “Questo sistema crea un robot robusto e adattabile in grado di eseguire molte attività quotidiane”.

Il team ha messo alla prova il robot, testandolo su scale irregolari e pendii nei parchi pubblici, sfidandolo a camminare su trampolini e superfici scivolose e chiedendogli di salire scale che, per la sua altezza, sarebbero simili a un salto umano. un ostacolo. Il robot si adatta rapidamente e padroneggia terreni impegnativi affidandosi alla sua visione e a un piccolo computer di bordo.

I ricercatori hanno addestrato il robot con 4,000 cloni in un simulatore, dove si sono esercitati a camminare e ad arrampicarsi su terreni impegnativi. La velocità del simulatore ha permesso al robot di acquisire sei anni di esperienza in un solo giorno. Il simulatore ha anche memorizzato le capacità motorie apprese durante l’addestramento in una rete neurale che i ricercatori hanno copiato sul robot reale. Questo approccio non ha richiesto alcuna elaborazione manuale dei movimenti del robot, a differenza dei metodi tradizionali.

La maggior parte dei sistemi robotici utilizza telecamere per creare una mappa dell'ambiente circostante e utilizza tale mappa per pianificare i movimenti prima di eseguirli. Il processo è lento e spesso può vacillare a causa di confusione, imprecisioni o percezioni errate intrinseche nella fase di mappatura che influenzano la pianificazione e i movimenti successivi. La mappatura e la pianificazione sono utili nei sistemi focalizzati sul controllo di alto livello, ma non sono sempre adatte ai requisiti dinamici di abilità di basso livello come camminare o correre su terreni impegnativi.

Il nuovo sistema bypassa le fasi di mappatura e pianificazione e instrada direttamente gli input visivi al controllo del robot. Ciò che vede il robot determina come si muove. Nemmeno i ricercatori specificano come dovrebbero muoversi le gambe. Questa tecnica consente al robot di reagire rapidamente al terreno in arrivo e di attraversarlo in modo efficace.

Poiché non è prevista alcuna mappatura o pianificazione e i movimenti vengono addestrati utilizzando l’apprendimento automatico, il robot stesso può essere a basso costo. Il robot utilizzato dal team era almeno 25 volte più economico delle alternative disponibili. L'algoritmo del team ha il potenziale per rendere i robot a basso costo molto più ampiamente disponibili.

"Questo sistema utilizza la visione e il feedback del corpo direttamente come input per inviare comandi ai motori del robot", ha affermato Ananye Agarwal, Ph.D. della SCS. studente in apprendimento automatico. “Questa tecnica consente al sistema di essere molto robusto nel mondo reale. Se scivola sulle scale, può riprendersi. Può entrare in ambienti sconosciuti e adattarsi”.

Questo aspetto diretto di visione-controllo è biologicamente ispirato. Gli esseri umani e gli animali usano la vista per muoversi. Prova a correre o a restare in equilibrio con gli occhi chiusi. Precedenti ricerche del team avevano dimostrato che i robot ciechi – robot senza telecamere – possono conquistare terreni difficili, ma aggiungere una visione e fare affidamento su di essa migliora notevolmente il sistema.

Il team ha guardato alla natura anche per altri elementi del sistema. Per scalare scale o ostacoli quasi alla sua altezza, un piccolo robot – alto meno di trenta centimetri, in questo caso – ha imparato ad adottare il movimento che gli umani usano per superare ostacoli alti. Quando un essere umano deve sollevare la gamba in alto per scalare una sporgenza o un ostacolo, usa i fianchi per spostare la gamba lateralmente, chiamata abduzione e adduzione, dandogli più spazio. Il sistema robotico progettato dal team di Pathak fa lo stesso, utilizzando l'abduzione dell'anca per affrontare gli ostacoli che fanno inciampare alcuni dei sistemi robotici dotati di gambe più avanzati sul mercato.

Anche il movimento delle zampe posteriori degli animali a quattro zampe ha ispirato la squadra. Quando un gatto si muove attraverso gli ostacoli, le sue zampe posteriori evitano gli stessi oggetti delle zampe anteriori senza il beneficio di un paio di occhi vicini. “Gli animali a quattro zampe hanno una memoria che consente alle zampe posteriori di seguire le zampe anteriori. Il nostro sistema funziona in modo simile”, ha affermato Pathak. La memoria integrata del sistema consente alle gambe posteriori di ricordare ciò che la telecamera anteriore ha visto e di manovrare per evitare gli ostacoli.

"Poiché non esiste una mappa, né una pianificazione, il nostro sistema ricorda il terreno e il modo in cui si è mossa la gamba anteriore e lo traduce nella gamba posteriore, facendolo in modo rapido e impeccabile", ha affermato Ashish Kumar, Ph.D. studente a Berkeley.

La ricerca potrebbe rappresentare un grande passo avanti verso la risoluzione delle sfide esistenti che devono affrontare i robot dotati di gambe e la loro introduzione nelle case delle persone. L’articolo “Legged Locomotion in Challenging Terrains Using Egocentric Vision”, scritto da Pathak, dal professore di Berkeley Jitendra Malik, Agarwal e Kumar, sarà presentato alla prossima Conferenza sull’apprendimento dei robot ad Auckland, in Nuova Zelanda.

Video: https://youtu.be/N70CqROzwxI