روبوت منخفض التكلفة يتنقل عبر معظم العقبات

قام فريق من الباحثين بتصميم نظام روبوتي يتيح لروبوت منخفض التكلفة وذو ساقين التحرك عبر معظم العقبات أو التضاريس. يمكن للروبوت الصعود والنزول على الدرج التي يصل ارتفاعها تقريبا إلى ارتفاعه أو التنقل عبر تضاريس صخرية و滑ية وغير منتظمة وذات منحدرات ومتغيرة. كما يمكنه المشي عبر الفجوات وتسلق الصخور والعمل في الظلام.

تم تنفيذ مشروع تطوير النظام من قبل باحثين في جامعة كارنيجي ميلون وكلية علوم الحاسوب وجامعة كاليفورنيا، بيركلي.

تمكين الروبوتات الصغيرة بالمهارات الجديدة

ديباك باتاك هو أستاذ مساعد في معهد الروبوتات.

“تمكين الروبوتات الصغيرة من الصعود على الدرج ومواجهة مجموعة متنوعة من البيئات أمر بالغ الأهمية لتطوير روبوتات ستكون مفيدة في منازل الناس وكذلك في عمليات البحث والإنقاذ”، يقول باتاك. “يخلق هذا النظام روبوتا متينا ومرنا يمكنه أداء العديد من المهام اليومية”.

تم اختبار الروبوت على درج غير مستو وطرفات التلال في الحدائق العامة، مما جرب قدرته على المشي عبر الحجارة والأسطح الزلقة. كما تم تكليفه بالصعود على درج يصل ارتفاعه إلى ما يعادل قفزة إنسان. يصل الروبوت إلى قدرة مثيرة على التكيف السريع والسيطرة على التضاريس باستخدام رؤيته والحاسوب الصغير الموجود على متنه.

تم تدريب الروبوت مع 4000 نسخة في محاكي. مارست هذه النسخ المشي والصعود على تضاريس معقدة، وسمح سرعة المحاكي للروبوت بالحصول على ست سنوات من الخبرة في يوم واحد فقط.

تم تخزين المهارات الحركية المكتسبة خلال التدريب بواسطة المحاكي في شبكة عصبية، والتي قام الباحثون بنسخها إلى الروبوت الحقيقي. هذا النهج المبتكر يعني عدم الحاجة إلى هندسة حركات الروبوت يدويا.

يعتمد العديد من أنظمة الروبوتات الحديثة على كاميرات تُنشئ خريطة للبيئة المحيطة، والتي يتم استخدامها لاحقا لتخطيط حركات الروبوت قبل تنفيذها. ومع ذلك، يمكن أن يكون هذا العملية بطيئة ومعرضة للأخطاء بسبب عدم الدقة أو سوء الفهم في مرحلة الخريطة. يمكن أن تؤثر هذه الأخطاء على التخطيط والحركات.

في حين أن الخريطة والتخطيط مفيدان لأنظمة تركز على التحكم العالي المستوى، إلا أنها ليست دائما الخيار الأفضل لمتطلبات المهارات الوظيفية المنخفضة المستوى، مثل المشي أو الجري.

التنقل الكفء والسريع

يتجاوز النظام الروبوتي الجديد مرحلة الخريطة والتخطيط ويربط مباشرة مدخلات الرؤية بتحكم الروبوت. هذا يعني اساسا أن الروبوت يرى ويتحرك وفقا لذلك. تمكن تقنية الكسر هذه الروبوت من الاستجابة لتضاريسه المعقدة بسرعة وفعالية.

تم تدريب حركات الروبوت من خلال التعلم الآلي، مما يجعل الروبوت منخفض التكلفة. كان الروبوت الذي تم اختباره أرخص 25 مرة من البدائل المتاحة في السوق. وفقا للفريق، يمكن أن يجعل خوارزمتهم روبوتات منخفضة التكلفة أكثر إمكانية الوصول.

أنانية أغاروال هو طالب دكتوراه في معهد علوم الحاسوب.

“يستخدم هذا النظام الرؤية ومعلومات جسم الروبوت بشكل مباشر كمدخلات لتحويلها إلى أوامر لمحركات الروبوت”، يقول أغاروال. “تسمح هذه التقنية للنظام أن يكون متينا جدا في العالم الحقيقي. إذا انزلق على الدرج، يمكنه التعافي. يمكنه الدخول إلى بيئات غير معروفة والتكيف معها”.

كان النظام الروبوتي متأثرا بشكل كبير بالطبيعة. بالنسبة لروبوت يصل ارتفاعه إلى أقل من قدم، تعلم تبني حركات الإنسان لخطوته فوق العقبات العالية لكي يصعد الدرج أو العقبات التي يصل ارتفاعها إلى ارتفاعه. يستخدم النظام انعطاف الورك للتغلب على العقبات التي تعتبر صعبة حتى لأحدث أنظمة الروبوتات ذات الساقين.

نظر الفريق أيضا إلى الحيوانات الأربعة الأرجل لإلهامهم.

“الحيوانات الأربعة الأرجل لديها ذاكرة تمكنها من تتبع الساقين الخلفية للساقين الأمامية. يعمل نظامنا بطريقة مماثلة”، يقول باتاك.

تسمح الذاكرة الموجودة على متن الروبوت للساقين الخلفية بتذكر ما رأته الكاميرا، مما يساعدها على التحرك عبر العقبات.

آشيش كومار هو طالب دكتوراه في بيركلي.

“نظراً إلى أن هناك لا خريطة ولا تخطيط، فإن نظامنا يتذكر التضاريس وكيف تحركت الساق الأمامية ويتحولها إلى الساق الخلفية، ويفعل ذلك بسرعة وبدون عيوب”، يقول كومار.

يمكن أن يلعب البحث الجديد دورا كبيرا في حل بعض التحديات الكبيرة المحيطة بالروبوتات ذات الساقين. يمكن أن يساعد حتى في استخدامها في المنازل.