רובוט זול עם יכולת ניווט בכמעט כל מכשול

צוות חוקרים עיצב מערכת רובוטית שמאפשרת לרובוט קטן וזול לנווט בכמעט כל מכשול או טופוגרפיה. הרובוט יכול לטפס ולרדת מדרגות כמעט בגובהו, או לנווט בשטח סלעי, חלק, אי-שווה, תלול ומשתנה. הוא יכול גם ללכת על פני פערים, לטפס על סלעים, ולפעול בחושך.
הפרויקט לפיתוח המערכת בוצע על ידי חוקרים באוניברסיטת קרנגי מלון, בית הספר למדעי המחשב, ואוניברסיטת קליפורניה, ברקלי.

מעניקים כישרונות חדשים לרובוטים קטנים

דיפאק פאטאק הוא פרופסור חבר במכון לרובוטיקה.
“מעניקים רובוטים קטנים לטפס על מדרגות ולהתמודד עם סביבות מגוונות הוא חיוני לפיתוח רובוטים שיהיו שימושיים בבתים של אנשים, כמו גם בפעולות חיפוש והצלה,” אמר פאטאק. “מערכת זו יוצרת רובוט עמיד ומותאם שיכול לבצע הרבה משימות יומיומיות.”
הרובוט עבר מבחנים על מדרגות אי-שוות וגבעות בפארקים ציבוריים, אשר בדקו את יכולתו ללכת על פני אבני מדרגות ועל פני שטחים חלקים. הוא גם הוטל עליו לטפס על מדרגות שהיו שוות ערך לקפיצה של אדם מעל מחסום. הרובוט מגיע ליכולת מרשימה להסתגל במהירות ולשלוט בטופוגרפיה על ידי שימוש בראייה ובמחשב קטן על הסיפון.
הרובוט אומן עם 4,000 עותקים בסימולטור. עותקים אלו עסקו בהליכה וטיפוס על טופוגרפיה מורכבת, ומהירות הסימולטור איפשרה לרובוט להשיג שש שנות ניסיון בתוך יום אחד.
מיומנויות המנוע שנלמדו במהלך האימון נשמרו על ידי הסימולטור ברשת נוירונים, אותה העתיקו החוקרים לרובוט האמיתי. גישה חדשנית זו הובילה לכך שלא היה צורך בהנדסת יד של תנועות הרובוט.
רוב מערכות הרובוטיקה של היום מסתמכות על מצלמות שיוצרות מפה של הסביבה, אותה משתמשים לתכנון תנועות הרובוט לפני ביצוען. אולם, תהליך זה יכול להיות איטי ורגיש לשגיאות עקב אי-דיוקים או תפיסות מוטעות בשלב המיפוי. אי-דיוקים אלו יכולים להשפיע על התכנון והתנועות.
בעוד שמיפוי ותכנון מועילים למערכות המתמקדות בבקרה ברמה גבוהה, הם אינם תמיד הטובים ביותר עבור הדרישות הדינאמיות של מיומנויות ברמה נמוכה, כגון הליכה או ריצה.
https://www.youtube.com/watch?v=N70CqROzwxI

תמרון יעיל ומהיר

המערכת הרובוטית החדשה מדלגת על שלבי המיפוי והתכנון, ומעבירה את הקלטים החזותיים ישירות לבקרת הרובוט. זה בעצם אומר שהרובוט רואה ונע בהתאם. טכניקת הפריצה מאפשרת לרובוט להגיב לטופוגרפיה המורכבת שלו במהירות וביעילות.
תנועות הרובוט מאומנות דרך למידת מכונה, מה שהופך את הרובוט לזול. הרובוט שנבדק היה לפחות 25 פעמים זול יותר מהחלופות בשוק. על פי הצוות, אלגוריתם שלהם יכול להפוך רובוטים זולים לנגישים הרבה יותר.
אנאניה אגרוואל הוא סטודנט לדוקטורט במדעי המחשב בתחום למידת מכונה.
“מערכת זו משתמשת בראייה ובמשוב מהגוף כקלט לפלט פקודות למנועים של הרובוט,” אמר אגרוואל. “טכניקה זו מאפשרת למערכת להיות עמידה מאוד בעולם האמיתי. אם הוא מחליק על המדרגות, הוא יכול להתאושש. הוא יכול להיכנס לסביבות לא ידועות ולהסתגל.”
המערכת הרובוטית הושפעה במידה רבה מהטבע.
“בעלי חיים בעלי ארבע רגליים הם בעלי זיכרון שמאפשר לרגליים האחוריות לעקוב אחר הרגליים הקדמיות. מערכת שלנו עובדת באופן דומה,” אמר פאטאק.
הזיכרון על הסיפון מאפשר לרגליים האחוריות לזכור מה שראתה המצלמה, ועוזר לו לנווט מכשולים.
אשיש קומאר הוא סטודנט לדוקטורט בברקלי.
“מכיוון שאין מפה, אין תכנון, מערכת שלנו זוכרת את הטופוגרפיה ואיך היא זזה את הרגל הקדמית, ומתרגמת זאת לרגל האחורית, עושה זאת במהירות וללא רבב. ”
המחקר החדש יכול למלא תפקיד גדול בפתרון אתגרים משמעותיים הקשורים לרובוטים בעלי רגליים. הוא עשוי אפילו לעזור להוביל לשימושם בבתים.