Tutkijat kehittivät edistyneen polun suunnittelumetodin roboteille

Michiganin yliopiston tutkijat ovat kehittäneet uuden polun suunnittelumetodin, joka nopeuttaa robottien liikkumista epätasaisessa maastossa. Uusi algoritmi pystyi löytämään onnistuneita polkuja kolme kertaa useammin kuin standardialgoritmit, ja se vaati huomattavasti vähemmän prosessointiaikaa.

Tutkimus julkaistiin Autonomous Robots -julkaisussa.

Uuden algoritmin kehittäminen

Algoritmi suunniteltiin erityisesti roboteille, jotka käyttävät kädenkaltaisia liikkeitä tasapainon ylläpitämiseen epätasaisessa maastossa, kuten onnettomuusalueilla ja rakennuskohteilla.

Dmitry Berenson on sähkö- ja tietotekniikan apulaisprofessori ja Robotics Instituten ydinhenkilöstöön kuuluva tutkija.

“Romahduksen tai hyvin epätasaisessa maastossa robotti ei aina pysty tasapainoon ja etenemään eteenpäin vain jalkojensa avulla”, Berenson sanoi. “Tarvitaan uusia algoritmeja, jotka selvittävät, minne asettaa kädet ja jalat. On koordinoida kaikkia näitä raajia yhdessä tasapainon ylläpitämiseksi, ja se on hyvin vaikea ongelma.”

Uusi tutkimus auttaa roboteja määrittämään, kuinka vaikeaa maasto on ennen kuin lasketaan paras polku eteenpäin.

Yu-Chi Lin on äskettäin valmistunut robottiikan tohtorikoulutettava ja Neuro Inc:n ohjelmistosuunnittelija.

“Ensinnäkin, käytimme koneoppimista kouluttamaan robotti eri tavoille, joilla se voi asettaa kädet ja jalat tasapainon ylläpitämiseksi ja edistymiseksi”, Lin sanoi. “Sitten, kun asetettiin uuteen, monimutkaiseen ympäristöön, robotti voi käyttää sitä, mitä se on oppinut, määrittääkseen, kuinka helposti polku on kävellä, mikä mahdollistaa sen löytämisen nopeammin.”

Huolimatta uudesta ja paratusta menetelmästä, se vie edelleen pitkän ajan suunnitella onnistunut pitkä polku perinteisten suunnittelualgoritmien avulla.

“Jos yritämme löytää kaikki käsi- ja jalkapaikat pitkän polun varrella, se kestäisi hyvin pitkän ajan”, Berenson sanoi.

https://www.youtube.com/watch?v=X2KZupY8FQY

Jakoa ja valloittamista

Tätä varten tiimi turvautui “jakoa ja valloittamista” -lähestymistapaan. He jakavat polun vaikeasti kävelläviin ja helpommin kävelläviin osiin. Ensimmäisessä tapauksessa robotit soveltavat oppimiseen perustuvaa menetelmäänsä, ja jälkimmäisessä tapauksessa ne käyttävät yksinkertaisempaa polun suunnittelua.

“Se kuulostaakin yksinkertaiselta, mutta se on todella vaikea tietää, miten jakaa ongelma oikein, ja mitä suunnittelumenetelmää käyttää kussakin osiossa”, Lin sanoi.

Tämä edellyttää geometrista mallia koko ympäristöstä, jonka he voivat saada lähettämällä eteenpäin lentävän dronen, joka tarkkailee robottia.

Tutkijat loivat virtuaalikokeen, jossa humanoidirobotti liikkui romun käytävällä, ja tulokset osoittivat, että tiimin menetelmä ylitti aiemmat menetelmät sekä onnistumisessa että suunnitteluaikassa. Tämä on ratkaisevaa onnettomuustilanteissa.

50 kokeen perusteella tiimin menetelmä saavutti maalin 84 %:ssa tapauksista, kun taas peruspolun suunnittelija saavutti maalin vain 26 %:ssa tapauksista. Se kesti vain vajaa kaksi minuuttia suunnitella, kun taas peruspolun suunnittelija kesti yli kolme minuuttia.

Lisäksi tiimi osoitti, miten heidän menetelmänsä toimii myös todellisessa maailmassa pyörillä varustetulla robotilla, jolla on torso ja kaksi kättä. Robotin alusta asetettiin jyrkkään rinneeseen, ja se käytti “käsiään” tukemaan itseään, kun epätasainen pinta liikkui. Tiimin menetelmä mahdollisti robotin suunnitella polun vain vajaa sekunnin kymmenyksen, kun taas peruspolun suunnittelija kesti yli 3,5 sekuntia.

Tiimi aikoo nyt keskittyä dynaamisesti stabiiliin liikkeeseen, joka on samanlainen kuin ihmisten ja eläinten luonnollinen liike. Tämä parantaisi robotin liikkeen nopeutta, koska se ei tarvitsisi olla jatkuvasti tasapainossa.