RoboGrammar-järjestelmä automatisoi ja optimoi robottisuunnittelun

Robotin muoto määrittää, minkä tyyppisiä tehtäviä se voi suorittaa ja ympäristössä, jossa se voi toimia. Nykyisten teknisten rajoitusten vuoksi ei ole mahdollista rakentaa ja testata jokaista muotoa, mutta MIT:n tutkijoiden kehittämä uusi järjestelmä mahdollistaa nämä monet muodot. simuloitavaksi. Simulaatioiden jälkeen niistä voidaan valita parhaat ryhmästä.

Uusi järjestelmä on nimeltään RoboGrammar, ja ensimmäinen askel on kertoa sille, millaisia ​​robotin osia on saatavilla, kuten pyörät ja nivelet. Ilmoitat sitten maaston tyypin, jolla robotti toimii, mutta siinä se periaatteessa on. RoboGrammar luo sitten optimoidun rakenteen ja ohjausohjelman.

Edistää robottisuunnittelun alaa

Uusi järjestelmä on iso askel eteenpäin edistyneellä alalla, joka on edelleen enimmäkseen manuaalinen.

Allan Zhao on tutkimuksen johtava kirjoittaja ja tohtoriopiskelija MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratoryssa (CSAIL).

"Robottien suunnittelu on edelleen hyvin manuaalinen prosessi", Zhao sanoo. RoboGrammar-järjestelmä on "tapa keksiä uusia, kekseliäisempiä robottimalleja, jotka voisivat olla tehokkaampia."

Tutkimus esitellään SIGGRAPH Asia -konferenssissa tässä kuussa.

Zhaon mukaan robotteja rakennetaan kaikenlaisiin tehtäviin, mutta "ne kaikki ovat yleensä hyvin samanlaisia ​​​​yleismuodoltaan ja suunnittelultaan. Kun ajattelet robotin rakentamista, jonka on ylitettävä eri maastot, hyppäät heti nelijalkaiseen. Mietimme, onko tämä todella optimaalinen muotoilu."

Tiimi uskoi, että uusi ja innovatiivisempi suunnittelu voisi tuottaa parempia tuloksia ja parantaa toimivuutta, minkä vuoksi tehtäviä varten rakennettiin tietokonemalli. Aikaisempi sopimus ei vaikuttanut järjestelmään, ja siinä oli joitain sääntöjä.

Zhao kirjoittaa, että mahdollisten robottimuotojen kokoelma "koostuu pääasiassa järjettömistä suunnitelmista. Jos pystyt vain yhdistämään osat mielivaltaisilla tavoilla, päädyt sotkuun."

Graafinen kielioppi

Tiimi päätti kehittää "graafin kieliopin", joka rajoittaa robotin komponenttien järjestämistä. Tämä on vain siksi, että jokainen tietokoneella luotu rakenne toimii perustasolla, ja siinä on rajoituksia, kuten se, ettei jalkasegmenttejä voida yhdistää toisiinsa nivelten sijaan.

Zhao sai inspiraationsa eläimistä, erityisesti niveljalkaisista, suunniteltaessa graafisen kieliopin sääntöjä.

Niveljalkaisille "luonnollistaa se, että niillä on keskusrunko, jossa on vaihteleva määrä segmenttejä. Joissakin segmenteissä voi olla jalat kiinnitettynä", Zhao sanoo. "Ja huomasimme, että se riittää kuvaamaan niveljalkaisten lisäksi myös tutumpia muotoja."

Graafisen kieliopin avulla RoboGrammar toimii kolmessa vaiheessa. Ensinnäkin se määrittelee ongelman. Toiseksi se suunnittelee mahdollisia robottiratkaisuja. Kolmanneksi se valitsee optimaaliset.

Ihmiskäyttäjät ovat vastuussa ongelman määrittelystä ja käytettävissä olevien robottikomponenttien, kuten moottoreiden, jalkojen ja liitossegmenttien, syöttämisestä. Käyttäjä syöttää myös minkä tyyppisessä maastossa robotti toimii.

"Se on avain sen varmistamiseksi, että lopulliset robotit voidaan todella rakentaa todellisessa maailmassa", Zhao sanoo.

Satoja tuhansia rakenteita

RoboGrammar ottaa graafisen kieliopin säännöt ja suunnittelee satoja tuhansia mahdollisia robottirakenteita erilaisilla ulkoasuilla.

"Meille oli melko inspiroivaa nähdä erilaisia ​​malleja", Zhao sanoo. "Se osoittaa ehdottomasti kieliopin ilmaisukyvyn."

Kaikki mallit eivät kuitenkaan ole hyviä, ja parhaan valitseminen tarkoittaa, että jokaisen robotin liikkeet ja toiminta on arvioitava.

"Tähän asti nämä robotit ovat vain rakenteita", Zhao sanoo.

Tiimi kehitti jokaiselle robotille ohjaimen Model Predictive Control -nimisen algoritmin avulla, joka priorisoi nopean eteenpäinliikkeen, ja tämä edistää rakenteita.

"Robotin muoto ja ohjain ovat kiinteästi kietoutuneet toisiinsa, minkä vuoksi meidän on optimoitava ohjain jokaiselle robotille erikseen", Zhao sanoo.

Sitten tutkijat käyttävät hermoverkkoalgoritmia löytääkseen tehokkaita robotteja. Algoritmi ottaa näytteitä ja arvioi erilaisia ​​robottijoukkoja ja oppii, mitkä mallit sopivat mihinkin tehtäviin.

Kaikki tähän asti mainittu tapahtuu ilman ihmisen väliintuloa.

"Tämä työ on kruunaava saavutus 25-vuotisessa pyrkimyksessä suunnitella automaattisesti robottien morfologia ja ohjaus", sanoo Hod Lipson, koneinsinööri ja tietojenkäsittelytieteilijä Columbian yliopistosta. Hän ei ollut mukana tutkimuksessa. ”Ajatus muotokielioppien käytöstä on ollut olemassa jo jonkin aikaa, mutta missään ei ole tätä ideaa toteutettu niin kauniisti kuin tässä työssä. Kun saamme koneet suunnittelemaan, valmistamaan ja ohjelmoimaan robotteja automaattisesti, kaikki vedot ovat poissa."

Zhaon mukaan RoboGrammar on "työkalu robottisuunnittelijoille laajentaakseen käyttämiensä robottirakenteiden tilaa".

Tiimi aikoo nyt rakentaa ja testata joitain robotteja todellisessa maailmassa, ja Zhao sanoo, että järjestelmä voisi siirtyä maastossa kulkemisen ulkopuolelle ja siirtyä alueille, kuten virtuaalimaailmoihin.

”Oletetaan, että videopelissä halusit luoda monenlaisia ​​robotteja ilman, että jokaista olisi luonut taiteilija. RoboGrammar toimisi siinä lähes välittömästi”, Zhao sanoo.