الروبوتات
الباحثون يبتكرون روبوت ذو أرجل يمكنه رفع التضاريس الصعبة
قام فريق من الباحثين في ETH Zurich بتطوير نهج جديد يمكّن الروبوت ذو الأرجل من التحرك بسرعة فوق التضاريس المعقدة. ويعتمد الروبوت، المسمى ANYmal، على التعلم الآلي للجمع بين الإدراك البصري للبيئة وحاسة اللمس.
تمكن الروبوت رباعي الأرجل من الارتفاع 120 مترًا رأسيًا في غضون 31 دقيقة ، وهو أسرع بأربع دقائق من المدة المقدرة للمتنزهين بدون أخطاء.
تقنية جديدة تمامًا
التكنولوجيا التي تمكن ANYmal من الجمع بين الإدراك البصري وحاسة اللمس هي علامة تجارية جديدة.
قاد الفريق ماركو هوتر ، ونشر البحث في المجلة الروبوتات العلم.
"لقد تعلم الروبوت الجمع بين الإدراك البصري لبيئته مع الحس العميق - حاسة اللمس - بناءً على الاتصال المباشر بالساق. هذا يسمح لها بالتعامل مع التضاريس الوعرة بشكل أسرع ، وأكثر كفاءة ، وقبل كل شيء ، أكثر قوة ، "يقول هوتر.
يقول الفريق إن الروبوت سيكون في النهاية قادرًا على الانتشار في أي مكان يكون خطيرًا جدًا على البشر أو يستحيل على أنواع مختلفة من الروبوتات المناورة.
يجمع البشر والحيوانات أيضًا بين الإدراك البصري لبيئتهم وحاسة اللمس من أرجلهم وأيديهم ، مما يمكنهم من التعامل مع التضاريس الصعبة. الروبوتات ذات الأرجل المطورة سابقًا كانت قادرة فقط على القيام بذلك إلى حد محدود.
تاكاهيرو ميكي طالب دكتوراه ومؤلف رئيسي للدراسة.
قال ميكي: "السبب هو أن المعلومات المتعلقة بالبيئة المباشرة التي تسجلها أجهزة الاستشعار والكاميرات بالليزر غالبًا ما تكون غير كاملة وغامضة".
"لهذا السبب يجب أن تكون الروبوتات مثل ANYmal قادرة على أن تقرر بنفسها متى تثق في الإدراك البصري لبيئتها والمضي قدمًا بسرعة ، ومتى يكون من الأفضل المضي قدمًا بحذر وبخطوات صغيرة ،" تابع ميكي. "وهذا هو التحدي الكبير."
تدريب الشبكة العصبية
تشتمل التكنولوجيا الجديدة على وحدة تحكم تعتمد على شبكة عصبية ، والتي تمكن ANYmal من الجمع بين الإدراك الخارجي والاستيعابي لأول مرة. عرّض العلماء النظام لأول مرة للعديد من العقبات ومصادر الخطأ في معسكر تدريب افتراضي ، مما سمح للشبكة بتعلم كيفية التغلب على العقبات بأفضل طريقة. كما تعلمت متى تعتمد على البيانات البيئية ومتى تتجاهلها.
يقول Hutter: "من خلال هذا التدريب ، يكون الروبوت قادرًا على إتقان أصعب التضاريس الطبيعية دون أن يراها من قبل".
يمكن للروبوت تنفيذ هذه العملية حتى عندما تكون بيانات المستشعر في البيئة المباشرة غامضة أو غامضة ، وعند هذه النقطة يعتمد ANYmal على استقباله العميق. وهذا يسمح لها بالجمع بين سرعة وكفاءة الاستشعار الخارجي وسلامة الاستشعار التحسسي.
