Robot giá rẻ sẵn sàng vượt qua mọi trở ngại

Các nhà nghiên cứu tại Trường Khoa học Máy tính của Đại học Carnegie Mellon và Đại học California, Berkeley, đã thiết kế một hệ thống robot cho phép robot có chân tương đối nhỏ và chi phí thấp có thể leo lên và xuống cầu thang gần bằng chiều cao của nó; đi qua địa hình nhiều đá, trơn trượt, không bằng phẳng, dốc và đa dạng; đi qua những khoảng trống; đá cặn và lề đường; và thậm chí hoạt động trong bóng tối.

Deepak Pathak, trợ lý giáo sư tại Viện Robotics cho biết: “Việc trao quyền cho các robot nhỏ leo cầu thang và xử lý nhiều môi trường khác nhau là rất quan trọng để phát triển các robot hữu ích trong nhà của con người cũng như các hoạt động tìm kiếm và cứu hộ”. “Hệ thống này tạo ra một robot mạnh mẽ và có khả năng thích ứng, có thể thực hiện nhiều công việc hàng ngày.”

Nhóm nghiên cứu đã cho robot thử nghiệm các bước đi của nó, thử nghiệm nó trên những cầu thang không bằng phẳng và sườn đồi tại các công viên công cộng, thách thức nó đi qua những bậc đá và trên bề mặt trơn trượt, đồng thời yêu cầu nó leo lên những bậc thang có chiều cao tương đương với việc con người nhảy qua. một trở ngại. Robot thích nghi nhanh chóng và làm chủ các địa hình đầy thử thách bằng cách dựa vào tầm nhìn và một máy tính nhỏ tích hợp.

Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện robot với 4,000 bản sao của nó trong một thiết bị mô phỏng, nơi chúng thực hành đi bộ và leo trèo trên những địa hình đầy thách thức. Tốc độ của trình mô phỏng cho phép robot có được sáu năm kinh nghiệm chỉ trong một ngày. Trình mô phỏng cũng lưu trữ các kỹ năng vận động mà nó học được trong quá trình huấn luyện trong mạng lưới thần kinh mà các nhà nghiên cứu đã sao chép sang robot thật. Cách tiếp cận này không yêu cầu bất kỳ thao tác kỹ thuật thủ công nào đối với các chuyển động của robot - khác với các phương pháp truyền thống.

Hầu hết các hệ thống robot đều sử dụng camera để tạo bản đồ môi trường xung quanh và sử dụng bản đồ đó để lập kế hoạch di chuyển trước khi thực hiện chúng. Quá trình này diễn ra chậm và thường có thể bị chùn bước do tính mờ nhạt, thiếu chính xác hoặc nhận thức sai lầm cố hữu trong giai đoạn lập bản đồ, ảnh hưởng đến việc lập kế hoạch và các hoạt động tiếp theo. Lập bản đồ và lập kế hoạch rất hữu ích trong các hệ thống tập trung vào điều khiển cấp cao nhưng không phải lúc nào cũng phù hợp với yêu cầu năng động của các kỹ năng cấp thấp như đi bộ hoặc chạy trên địa hình đầy thách thức.

Hệ thống mới bỏ qua các giai đoạn lập bản đồ và lập kế hoạch, đồng thời định tuyến trực tiếp các đầu vào tầm nhìn tới bộ điều khiển robot. Những gì robot nhìn thấy sẽ quyết định cách nó di chuyển. Ngay cả các nhà nghiên cứu cũng không chỉ rõ đôi chân nên di chuyển như thế nào. Kỹ thuật này cho phép robot phản ứng nhanh chóng với địa hình sắp tới và di chuyển qua nó một cách hiệu quả.

Vì không cần lập bản đồ hoặc lập kế hoạch và các chuyển động được đào tạo bằng máy học nên bản thân robot có thể có chi phí thấp. Robot mà nhóm sử dụng rẻ hơn ít nhất 25 lần so với các lựa chọn thay thế hiện có. Thuật toán của nhóm có tiềm năng làm cho các robot giá rẻ được phổ biến rộng rãi hơn nhiều.

Ananye Agarwal, Tiến sĩ SCS cho biết: “Hệ thống này sử dụng trực tiếp tầm nhìn và phản hồi từ cơ thể làm đầu vào để đưa ra các lệnh cho động cơ của robot”. sinh viên học máy. “Kỹ thuật này cho phép hệ thống hoạt động rất mạnh mẽ trong thế giới thực. Nếu nó trượt trên cầu thang, nó có thể phục hồi. Nó có thể đi vào những môi trường chưa xác định và thích nghi.”

Khía cạnh trực tiếp từ tầm nhìn đến kiểm soát này được lấy cảm hứng từ mặt sinh học. Con người và động vật sử dụng tầm nhìn để di chuyển. Hãy thử chạy hoặc giữ thăng bằng khi nhắm mắt. Nghiên cứu trước đây của nhóm đã chỉ ra rằng robot mù – robot không có camera – có thể chinh phục những địa hình đầy thách thức, nhưng việc bổ sung thêm tầm nhìn và dựa vào tầm nhìn đó sẽ cải thiện đáng kể hệ thống.

Nhóm nghiên cứu cũng dựa vào thiên nhiên để tìm các yếu tố khác của hệ thống. Đối với một robot nhỏ - trong trường hợp này là cao chưa đến một foot - để leo cầu thang hoặc chướng ngại vật gần bằng chiều cao của nó, nó đã học cách áp dụng chuyển động mà con người sử dụng để bước qua các chướng ngại vật cao. Khi con người phải nhấc chân lên cao để leo lên một gờ đá hoặc chướng ngại vật, con người sẽ sử dụng hông để di chuyển chân sang một bên, được gọi là bắt cóc và khép lại, giúp chân có nhiều khoảng trống hơn. Hệ thống robot mà nhóm Pathak thiết kế cũng thực hiện điều tương tự, sử dụng khả năng bắt cóc hông để giải quyết các chướng ngại vật cản trở một số hệ thống robot có chân tiên tiến nhất trên thị trường.

Chuyển động bằng chân sau của động vật bốn chân cũng truyền cảm hứng cho nhóm. Khi một con mèo di chuyển qua chướng ngại vật, hai chân sau của nó sẽ tránh những vật giống như hai chân trước mà không có sự trợ giúp của cặp mắt ở gần. “Động vật bốn chân có trí nhớ cho phép hai chân sau theo dõi các chân trước. Hệ thống của chúng tôi hoạt động theo cách tương tự”, Pathak nói. Bộ nhớ trong của hệ thống cho phép chân sau ghi nhớ những gì camera ở phía trước nhìn thấy và điều động để tránh chướng ngại vật.

Tiến sĩ Ashish Kumar cho biết: “Vì không có bản đồ, không có kế hoạch nên hệ thống của chúng tôi ghi nhớ địa hình và cách nó di chuyển chân trước và chuyển thông tin này sang chân sau, thực hiện rất nhanh chóng và hoàn hảo”. sinh viên ở Berkeley.

Nghiên cứu này có thể là một bước tiến lớn nhằm giải quyết những thách thức hiện tại mà robot có chân phải đối mặt và đưa chúng vào nhà của con người. Bài báo “Chuyển động bằng chân trên các địa hình đầy thử thách bằng cách sử dụng tầm nhìn tập trung,” được viết bởi Pathak, giáo sư Jitendra Malik của Berkeley, Agarwal và Kumar, sẽ được trình bày tại Hội nghị sắp tới về Học tập Robot ở Auckland, New Zealand.

Video: https://youtu.be/N70CqROzwxI