Her türlü engele hazır, düşük maliyetli bir robot

Carnegie Mellon Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Okulu ve Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley'deki araştırmacılar, düşük maliyetli ve nispeten küçük bacaklı bir robotun neredeyse kendi boyundaki merdivenlere çıkıp inmesine olanak tanıyan bir robotik sistem tasarladılar; kayalık, kaygan, engebeli, dik ve değişken arazilerden geçmek; boşluklar boyunca yürüyün; kayaları ve bordürleri ölçeklendirmek; ve hatta karanlıkta bile çalışın.

Robotik Enstitüsü'nde yardımcı doçent olan Deepak Pathak, "Küçük robotlara merdiven çıkma ve çeşitli ortamları idare etme yeteneği kazandırmak, arama kurtarma operasyonlarının yanı sıra insanların evlerinde de faydalı olacak robotlar geliştirmek için çok önemli" dedi. "Bu sistem, birçok günlük görevi yerine getirebilecek sağlam ve uyarlanabilir bir robot yaratıyor."

Ekip, robotu halka açık parklardaki engebeli merdivenlerde ve yamaçlarda test ederek, basamak taşları ve kaygan yüzeyler üzerinde yürümeye zorlayarak ve yüksekliği nedeniyle üzerinden sıçrayan bir insana benzeyen merdivenlerden yukarı çıkmasını isteyerek robotu adım adım ilerletti. bir engel. Robot hızla adapte oluyor ve vizyonuna ve küçük yerleşik bilgisayarına güvenerek zorlu arazilerin üstesinden geliyor.

Araştırmacılar robotu 4,000 klonla bir simülatörde eğittiler ve zorlu arazide yürüme ve tırmanma alıştırmaları yaptılar. Simülatörün hızı, robotun tek bir günde altı yıllık deneyim kazanmasına olanak sağladı. Simülatör ayrıca eğitim sırasında öğrendiği motor becerileri, araştırmacıların gerçek robota kopyaladığı bir sinir ağında sakladı. Bu yaklaşım, geleneksel yöntemlerden farklı olarak robotun hareketlerinde herhangi bir el mühendisliği gerektirmiyordu.

Çoğu robotik sistem, çevredeki ortamın bir haritasını oluşturmak için kameraları kullanır ve bu haritayı, hareketleri gerçekleştirmeden önce planlamak için kullanır. Süreç yavaştır ve sonraki planlamayı ve hareketleri etkileyen haritalama aşamasındaki doğal bulanıklık, yanlışlıklar veya yanlış algılamalar nedeniyle sıklıkla aksayabilir. Haritalama ve planlama, yüksek seviyeli kontrole odaklanan sistemlerde faydalıdır ancak zorlu arazilerde yürümek veya koşmak gibi düşük seviyeli becerilerin dinamik gereksinimlerine her zaman uygun değildir.

Yeni sistem, haritalama ve planlama aşamalarını atlıyor ve görsel girdileri doğrudan robotun kontrolüne yönlendiriyor. Robotun gördükleri, nasıl hareket edeceğini belirler. Araştırmacılar bile bacakların nasıl hareket etmesi gerektiğini belirtmiyor. Bu teknik, robotun yaklaşmakta olan araziye hızla tepki vermesini ve etkili bir şekilde hareket etmesini sağlar.

Haritalama veya planlama gerekmediği ve hareketler makine öğrenimi kullanılarak eğitildiği için robotun kendisi düşük maliyetli olabilir. Ekibin kullandığı robot, mevcut alternatiflerden en az 25 kat daha ucuzdu. Ekibin algoritması, düşük maliyetli robotları çok daha yaygın bir şekilde kullanılabilir hale getirme potansiyeline sahip.

SCS Ph.D. Ananye Agarwal şunları söyledi: "Bu sistem, robotun motorlarına verilen komutların girdisi ve çıktısı olarak doğrudan vücuttan gelen görüş ve geri bildirimi kullanıyor." makine öğrenimi öğrencisi. "Bu teknik, sistemin gerçek dünyada çok sağlam olmasını sağlıyor. Merdivenlerde kayarsa iyileşebilir. Bilinmeyen ortamlara girip uyum sağlayabiliyor.”

Bu doğrudan görüş-kontrol özelliği biyolojik olarak esinlenmiştir. İnsanlar ve hayvanlar hareket etmek için görmeyi kullanırlar. Gözleriniz kapalı koşmayı veya dengede durmayı deneyin. Ekibin önceki araştırmaları, kör robotların (kamerası olmayan robotlar) zorlu arazileri aşabileceğini ancak görüş eklemenin ve bu görüşe güvenmenin sistemi büyük ölçüde iyileştirdiğini göstermişti.

Ekip, sistemin diğer unsurları için de doğaya baktı. Küçük bir robot (bu örnekte boyu 30 cm'den kısa) merdivenleri veya kendi boyuna yakın engelleri tırmanırken, insanların yüksek engelleri aşmak için kullandığı hareketi benimsemeyi öğrendi. Bir insan bir çıkıntıya veya engele tırmanmak için bacağını yukarı kaldırmak zorunda kaldığında, bacağını yana doğru hareket ettirmek için kalçalarını kullanır, buna abdüksiyon ve adduksiyon denir, bu da ona daha fazla açıklık sağlar. Pathak'ın ekibinin tasarladığı robot sistemi de aynısını yapıyor ve piyasadaki en gelişmiş bacaklı robot sistemlerinden bazılarının takılıp kalmasına neden olan engellerin üstesinden gelmek için kalça kaçırma özelliğini kullanıyor.

Dört ayaklı hayvanların arka ayaklarının hareketi de ekibe ilham verdi. Bir kedi engellerin üzerinden geçerken, arka ayakları ön ayaklarıyla aynı nesnelerden kaçınır ve yakındaki gözlerden faydalanmaz. “Dört ayaklı hayvanların arka ayaklarının ön ayaklarını takip etmesini sağlayan bir hafızası var. Sistemimiz de benzer şekilde çalışıyor” dedi Pathak. Sistemin yerleşik belleği, arka bacakların öndeki kameranın gördüklerini hatırlamasını ve engellerden kaçınmak için manevra yapmasını sağlar.

Ph.D. Ashish Kumar, "Harita, planlama olmadığı için sistemimiz araziyi ve ön ayağı nasıl hareket ettirdiğini hatırlıyor ve bunu hızlı ve kusursuz bir şekilde arka bacağa aktarıyor" dedi. Berkeley'de öğrenci.

Araştırma, bacaklı robotların karşılaştığı mevcut zorlukları çözmeye ve onları insanların evlerine getirmeye yönelik büyük bir adım olabilir. Pathak, Berkeley profesörü Jitendra Malik, Agarwal ve Kumar tarafından yazılan "Benmerkezli Görüşü Kullanarak Zorlu Arazilerde Ayaklı Hareket" başlıklı makale, Auckland, Yeni Zelanda'da yapılacak Robot Öğrenme Konferansı'nda sunulacak.

Video: https://youtu.be/N70CqROzwxI