Edullinen robotti navigoi lähes minkä tahansa esteen yli

Tutkijaryhmä on suunnitellut robotti-järjestelmän, joka mahdollistaa edullisen, pienen jalkaisen robotin navigoinnin lähes minkä tahansa esteen tai maaston yli. Robotti pystyy kiipeämään ja laskeutumaan portaita, jotka ovat lähes sen korkeudessa, tai navigoida kivisellä, liukkaalla, epätasaisella, jyrkällä ja vaihtelevalla maastolla. Se pystyy myös kävelemään aukkojen yli, kiipeämään kallioille ja toimimaan pimeässä. 

Järjestelmän kehittämishanke toteutettiin Carnegie Mellon Universityn tietojenkäsittelytieteen koulussa ja Kalifornian yliopistossa Berkeleyn kampuksella. 

Antamalla pienille roboteille uusia taitoja

Deepak Pathak on apulaisprofessori robotti-instituutissa. 

”Pienien robotien mahdollistaminen portaiden kiipeämiseen ja monien ympäristöjen käsittelyyn on olennaista kehittääkseen roboteille, jotka ovat hyödyllisiä ihmisten kodeissa sekä etsintä- ja pelastustehtävissä,” Pathak sanoi. ”Tämä järjestelmä luo vankkaan ja sopeutuvan robotin, joka voi suorittaa monia jokapäiväisiä tehtäviä.” 

Robottia testattiin epätasaisilla portaisilla ja rinteillä julkisilla puistoilla, mikä testasi sen kykyä kävellä askelkivien yli ja liukkaiden pintien yli. Se sai myös tehtäväkseen kiipeämään portaita, jotka olisivat ihmiselle vastaavanlaisia kuin esteen ylittäminen. Robotti saavuttaa vaikuttavan kyvyn sopeutua ja hallita maastoa nopeasti käyttäen näköaistiaan ja pientä kannettavaa tietokonetta. 

Robotti koulutettiin 4 000 kloonin kanssa simulaattorissa. Nämä kloonit harjoittelivat kävelyä ja kiipeämistä monimutkaisella maastolla, ja simulaattorin nopeus mahdollisti robotin saavuttamisen kuuden vuoden kokemuksen aikana vain yhdessä päivässä.

Liikuntataidot, jotka opittiin koulutuksen aikana, tallennettiin simulaattorissa hermoverkkoon, jonka tutkijat kopioivat oikeaan robottiin. Tämä innovatiivinen lähestymistapa tarkoitti sitä, että robotin liikkeet eivät vaatineet käsityön muokkausta. 

Monet nykyiset robotti-järjestelmät perustuvat kameroihin, jotka luovat kartan ympäröivästä ympäristöstä, jota sitten käytetään suunnittelemaan robotin liikkeitä ennen niiden suorittamista. Tämä prosessi voi kuitenkin olla hidasta ja altis virheille kartan epätarkkuuden tai väärän havainnon vuoksi. Nämä epätarkkuudet voivat vaikuttaa suunnitteluun ja liikkeisiin. 

Kartan luominen ja suunnittelu osoittautuvat hyödyllisiksi järjestelmille, jotka keskittyvät korkean tason ohjaukseen, mutta ne eivät aina ole parhaita dynaamisten vaatimusten, kuten kävelyn tai juoksun, osalla. 

Tehokas ja nopea manööveri 

Uusi robotti-järjestelmä ohittaa kartan luomisen ja suunnitteluvaiheet ja reitittää näkösyötteet suoraan robotin ohjaukseen. Tämä tarkoittaa perustuu siihen, että robotti näkee ja liikkuu sen mukaan. Tämä läpimurto mahdollistaa robotin reagoida monimutkaiseen maastoon nopeasti ja tehokkaasti. 

Robotin liikkeet on koulutettu koneoppimisen avulla, mikä tekee robotista edullisen. Testattu robotti oli vähintään 25 kertaa halvempi kuin markkinoiden vaihtoehdot. Tutkijaryhmän mukaan heidän algoritminsä voisi tehdä edulliset robotit paljon helpommin saatavilla. 

Ananye Agarwal on SCS:n tohtorikoulutettava koneoppimisessa. 

”Tämä järjestelmä käyttää näköaistia ja kehon palautetta suoraan syötteenä moottorien ohjaamiseen,” Agarwal sanoi. ”Tämä tekniikka mahdollistaa järjestelmän olla erittäin vankka todellisessa maailmassa. Jos se liukastuu portaita, se voi palautua. Se voi mennä tuntemattomiin ympäristöihin ja sopeutua.” 

Robotti-järjestelmä sai voimakkaita vaikutteita luonnosta. Alle jalkaisen korkeudella oleva robotti oppi omaksumaan liikkeet, joita ihmiset käyttävät astuakseen yli korkeiden esteiden, kuten portaiden tai esteiden ylittämiseen, jotka ovat sen korkeudessa. Järjestelmä käyttää lonkan abduktiota voittamaan esteitä, jotka ovat jopa haasteellisia edistyneimmille jalkaisille robotti-järjestelmille. 

Tutkijaryhmä etsi myös nelijalkaisten eläinten innoittamana. 

”Nelijalkaisilla eläimillä on muisti, joka mahdollistaa takajalkojen seuraamisen etujalkojen jäljissä. Meidän järjestelmämme toimii samalla tavalla,” Pathak sanoi. 

Kannettavan muistin ansiosta takajalat muistavat, mitä kamera näki, mikä auttaa sitä kiertämään esteitä. 

Ashish Kumar on tohtorikoulutettava Berkeleyn yliopistossa. 

”Koska karttaa ei ole, suunnittelua ei ole, järjestelmämme muistaa maaston ja miten se liikkui etujalkaa ja kääntää tämän takajalkaan, tehdessään sen nopeasti ja virheettömästi,” Kumar sanoo. 

Uusi tutkimus voi pelata suuren roolin ratkaisemalla joitakin suuria haasteita, jotka liittyvät jalkaisiin roboteihin. Se voi jopa auttaa niiden käytön kotitalouksissa.