Robot a basso costo naviga quasi ogni ostacolo

Un team di ricercatori ha progettato un sistema robotico che consente a un robot a basso costo e a zampe piccole di navigare quasi ogni ostacolo o terreno. Il robot può salire e scendere scale quasi della sua altezza o navigare su terreni rocciosi, scivolosi, irregolari, ripidi e vari. Può anche camminare su vuoti, scalare rocce e operare al buio.

Il progetto per sviluppare il sistema è stato condotto da ricercatori della School of Computer Science della Carnegie Mellon University e dell’Università della California, Berkeley.

Potenziare i piccoli robot con nuove abilità

Deepak Pathak è un assistente professore presso il Robotics Institute.

“Potenziare i piccoli robot per farli salire le scale e gestire una varietà di ambienti è cruciale per sviluppare robot che saranno utili nelle case delle persone e nelle operazioni di ricerca e salvataggio”, ha detto Pathak. “Questo sistema crea un robot robusto e adattabile che potrebbe eseguire molti compiti quotidiani.”

Il robot è stato testato su scale irregolari e pendii in parchi pubblici, che hanno testato la sua capacità di camminare su pietre e su superfici scivolose. È stato anche incaricato di salire scale che sarebbero equivalenti a un uomo che salta un ostacolo. Il robot raggiunge una capacità impressionante di adattarsi e padroneggiare il terreno utilizzando la sua visione e un piccolo computer di bordo.

Il robot è stato addestrato con 4.000 cloni in un simulatore. Questi cloni hanno praticato la camminata e la scalata di terreni complessi, e la velocità del simulatore ha consentito al robot di raggiungere sei anni di esperienza in un solo giorno.

Le abilità motorie apprese durante l’addestramento sono state memorizzate dal simulatore in una rete neurale, che i ricercatori hanno poi copiato nel robot reale. Questo approccio innovativo ha significato che non c’è stato bisogno di progettare a mano i movimenti del robot.

Molti dei sistemi robotici di oggi si basano su telecamere che creano una mappa dell’ambiente circostante, che viene poi utilizzata per pianificare i movimenti del robot prima che vengano eseguiti. Tuttavia, questo processo può essere lento e soggetto a errori a causa di inesattezze o fraintendimenti nella fase di mappatura. Queste inesattezze possono impattare sulla pianificazione e sui movimenti.

Mentre la mappatura e la pianificazione si rivelano utili per i sistemi focalizzati sul controllo di alto livello, non sono sempre le migliori per le esigenze dinamiche delle abilità di basso livello, come la camminata o la corsa.

Manovrabilità efficiente e rapida

Il nuovo sistema robotico salta le fasi di mappatura e pianificazione e indirizza direttamente gli input visivi al controllo del robot. Ciò significa fondamentalmente che il robot vede e si muove di conseguenza. La tecnica dirompente consente al robot di reagire al suo terreno complesso molto rapidamente e efficacemente.

I movimenti del robot sono stati addestrati attraverso l’apprendimento automatico, rendendo il robot a basso costo. Il robot testato era almeno 25 volte più economico delle alternative sul mercato. Secondo il team, il loro algoritmo potrebbe rendere i robot a basso costo molto più accessibili.

Ananye Agarwal è uno studente di dottorato in machine learning presso la SCS.

“Questo sistema utilizza la visione e il feedback dal corpo direttamente come input per output comandi ai motori del robot”, ha detto Agarwal. “Questa tecnica consente al sistema di essere molto robusto nel mondo reale. Se scivola sulle scale, può recuperare. Può entrare in ambienti sconosciuti e adattarsi.”

Il sistema robotico è stato fortemente ispirato dalla natura. Per un robot delle dimensioni di meno di un piede di altezza, ha imparato ad adottare i movimenti che gli esseri umani utilizzano per superare ostacoli alti per scalare scale o ostacoli della sua altezza. Il sistema utilizza l’abduzione dell’anca per superare ostacoli che sono anche difficili per i sistemi robotici a zampe più avanzati disponibili.

Il team ha anche guardato agli animali a quattro zampe per ispirazione.

“Gli animali a quattro zampe hanno una memoria che consente alle loro zampe posteriori di tracciare le zampe anteriori. Il nostro sistema funziona in modo simile”, ha detto Pathak.

La memoria di bordo consente alle zampe posteriori di ricordare cosa ha visto la telecamera, aiutandolo a manovrare gli ostacoli.

Ashish Kumar è uno studente di dottorato a Berkeley.

“Poiché non c’è mappa, non c’è pianificazione, il nostro sistema ricorda il terreno e come ha mosso la zampa anteriore e lo traduce nella zampa posteriore, facendolo rapidamente e senza errori”, dice Kumar.

La nuova ricerca potrebbe svolgere un ruolo importante nel risolvere alcune delle principali sfide che circondano i robot a zampe. Potrebbe anche aiutare a condurre al loro utilizzo nelle case.