Günstiger Roboter navigiert fast jedes Hindernis

Ein Team von Forschern hat ein robotisches System entwickelt, das es einem günstigen, kleinen, vierbeinigen Roboter ermöglicht, fast jedes Hindernis oder Gelände zu überwinden. Der Roboter kann Treppen hinauf- und hinuntersteigen, die fast so hoch sind wie er, oder felsiges, rutschiges, unebenes, steiles und vielfältiges Gelände überwinden. Er kann auch über Lücken gehen, Felsen erklimmen und im Dunkeln operieren.

Das Projekt zur Entwicklung des Systems wurde von Forschern an der Carnegie Mellon University’s School of Computer Science und der University of California, Berkeley, durchgeführt.

Kleine Roboter mit neuen Fähigkeiten ausstatten

Deepak Pathak ist Assistant Professor am Robotics Institute.

“Kleine Roboter damit auszustatten, Treppen zu erklimmen und verschiedene Umgebungen zu bewältigen, ist entscheidend, um Roboter zu entwickeln, die in den Häusern der Menschen sowie bei Such- und Rettungsoperationen nützlich sein werden”, sagte Pathak. “Dieses System schafft einen robusten und anpassungsfähigen Roboter, der viele alltägliche Aufgaben ausführen kann.”

Der Roboter wurde auf unebenen Treppen und Hängen in öffentlichen Parks getestet, was seine Fähigkeit, über Steine und rutschige Oberflächen zu gehen, überprüfte. Er wurde auch damit beauftragt, Treppen zu erklimmen, die einem Menschen das Überwinden einer Hürde entsprachen. Der Roboter erreicht eine beeindruckende Fähigkeit, sich schnell an das Gelände anzupassen und es zu meistern, indem er seine Sicht und einen kleinen Onboard-Computer nutzt.

Der Roboter wurde mit 4.000 Klonen in einem Simulator trainiert. Diese Klone übten das Gehen und Klettern auf komplexem Gelände, und die Geschwindigkeit des Simulators ermöglichte es dem Roboter, in nur einem Tag sechs Jahre Erfahrung zu sammeln.

Die motorischen Fähigkeiten, die während des Trainings erlernt wurden, wurden vom Simulator in einem neuronalen Netzwerk gespeichert, das die Forscher dann auf den echten Roboter kopierten. Dieser innovative Ansatz bedeutete, dass keine Hand-Engineering der Roboter-Bewegungen erforderlich war.

Viele heutige robotische Systeme verlassen sich auf Kameras, die eine Karte der Umgebung erstellen, die dann verwendet wird, um die Bewegungen des Roboters zu planen, bevor sie ausgeführt werden. Dieser Prozess kann jedoch langsam und fehleranfällig sein, da Ungenauigkeiten oder Fehlwahrnehmungen in der Kartierungsphase auftreten können. Diese Ungenauigkeiten können die Planung und Bewegungen beeinträchtigen.

Während Kartierung und Planung nützlich für Systeme sind, die sich auf hohe Kontrolle konzentrieren, sind sie nicht immer die beste Wahl für die dynamischen Anforderungen von niedrigen Fähigkeiten wie Gehen oder Laufen.

Effizientes und schnelles Manövrieren

Das neu entwickelte robotische System überspringt die Phasen der Kartierung und Planung und leitet die visuellen Eingaben direkt an die Steuerung des Roboters. Dies bedeutet im Wesentlichen, dass der Roboter sieht und entsprechend handelt. Die Durchbruch-Technik ermöglicht es dem Roboter, auf sein komplexes Gelände sehr schnell und effektiv zu reagieren.

Die Bewegungen des Roboters werden durch maschinelles Lernen trainiert, was den Roboter günstig macht. Der getestete Roboter war mindestens 25-mal günstiger als die Alternativen auf dem Markt. Laut dem Team könnte ihr Algorithmus günstige Roboter noch zugänglicher machen.

Ananye Agarwal ist SCS-Ph.D.-Student im Bereich maschinelles Lernen.

“Dieses System verwendet Sicht und Feedback vom Körper direkt als Eingabe, um Befehle an die Motoren des Roboters auszugeben”, sagte Agarwal. “Diese Technik ermöglicht es dem System, sehr robust in der realen Welt zu sein. Wenn es auf den Treppen ausrutscht, kann es sich erholen. Es kann in unbekannte Umgebungen eindringen und sich anpassen.”

Das robotische System wurde stark von der Natur inspiriert. Für einen Roboter, der weniger als einen Fuß groß ist, lernte er, die Bewegungen zu übernehmen, die Menschen verwenden, um über hohe Hindernisse zu steigen, um Treppen oder Hindernisse seiner Größe zu überwinden. Das System verwendet Hüftabduktion, um Hindernisse zu überwinden, die sogar für die fortschrittlichsten vierbeinigen robotischen Systeme verfügbar sind.

Das Team sah sich auch vierbeinige Tiere als Inspiration an.

“Vierbeinige Tiere haben ein Gedächtnis, das es ihren Hinterbeinen ermöglicht, den Vorderbeinen zu folgen. Unser System funktioniert auf ähnliche Weise”, sagte Pathak.

Das Onboard-Gedächtnis ermöglicht es den Hinterbeinen, sich an das zu erinnern, was die Kamera gesehen hat, und hilft ihm, Hindernisse zu überwinden.

Ashish Kumar ist Ph.D.-Student in Berkeley.

“Da es keine Karte gibt, keine Planung, erinnert sich unser System an das Gelände und wie es das Vorderbein bewegt hat, und übersetzt dies auf das Hinterbein, und zwar schnell und fehlerfrei”, sagt Kumar.

Die neue Forschung könnte eine große Rolle bei der Lösung einiger der größten Herausforderungen im Bereich der vierbeinigen Roboter spielen. Sie könnte sogar dazu beitragen, ihre Verwendung in Häusern zu ermöglichen.