RoboGrammar системот го автоматизира и оптимизира дизајнот на роботите

Обликот на робот одредува кои видови задачи може да ги извршува и околината во која може да работи. Со сегашните технолошки ограничувања, не постои начин да се изгради и тестира секоја форма, но новиот систем развиен од истражувачите на МИТ ги дозволува овие многу форми да се симулира. По симулации, најдоброто од нив може да се избере од групата.

Новиот систем се нарекува RoboGrammar, а првиот чекор е да се информира какви видови делови за роботи се достапни, како тркала и спојници. Потоа го наведувате типот на теренот на кој ќе оперира роботот, но тоа е во основа. RoboGrammar потоа генерира оптимизирана структура и програма за контрола.

Унапредување на полето на роботски дизајн

Новиот систем е голем чекор напред во напредно поле кое сè уште е главно рачно.

Алан Жао е водечки автор на истражувањето и докторант во Лабораторијата за компјутерски науки и вештачка интелигенција МИТ (CSAIL).

„Дизајнот на роботите е сè уште многу рачен процес“, вели Жао. Системот RoboGrammar е „начин да се дојде до нови, поинвентивни дизајни на роботи кои потенцијално би можеле да бидат поефикасни“.

Истражувањето треба да биде претставено на конференцијата SIGGRAPH Азија овој месец.

Според Жао, роботите се изградени за секакви задачи, но „сите тие имаат тенденција да бидат многу слични во нивната севкупна форма и дизајн. Кога ќе помислите да изградите робот кој треба да минува низ различни терени, веднаш скокате на четворица. Се прашувавме дали тоа е навистина оптималниот дизајн“.

Тимот веруваше дека нов и поиновативен дизајн може да даде подобри резултати и да ја подобри функционалноста, поради што конструираа компјутерски модел за задачите. Системот не беше под влијание на претходна конвенција и се применуваа некои правила.

Жао пишува дека колекцијата на можни форми на роботи е „првенствено составена од бесмислени дизајни. Ако можете само да ги поврзете деловите на произволен начин, ќе завршите со мешаница“.

Граматика на графиконот

Тимот тргна да развие „граматика на графикони“, која го ограничува како може да се подредат компонентите на роботот. Ова е само така што секој дизајн генериран од компјутер работи на основно ниво, со ограничувања како што е неможноста да се поврзат сегментите на нозете едни со други наместо зглобови.

Жао бил инспириран од животните, особено членконогите, кога ги дизајнирал правилата на граматиката на графиконите.

Членконогите „се карактеризираат со тоа што имаат централно тело со променлив број на сегменти. Некои сегменти може да имаат закачени нозе“, вели Жао. „И забележавме дека тоа е доволно за да се опишат не само членконогите, туку и попознатите форми“.

Преку користење на граматиката на графиконот, RoboGrammar работи во три чекори. Прво, го дефинира проблемот. Второ, дизајнира можни роботски решенија. Трето, ги избира оптималните.

Човечките корисници се одговорни за дефинирање на проблемот и внесување на множеството достапни роботски компоненти, како што се мотори, ногарки и сегменти за поврзување. Корисникот, исто така, внесува каков тип на терен ќе работи роботот.

„Тоа е клучно за да се осигураме дека конечните роботи навистина можат да бидат изградени во реалниот свет“, вели Жао.

Стотици илјади структури

RoboGrammar ги зема граматичките правила на графиконот и дизајнира стотици илјади можни роботски структури, со различни различни појави.

„Беше прилично инспиративно за нас да ја видиме разновидноста на дизајни“, вели Жао. „Тоа дефинитивно ја покажува експресивноста на граматиката“.

Сепак, не сите дизајни се добри, а изборот на најдобриот значи дека мора да се проценат движењата и функцијата на секој робот.

„До сега, овие роботи се само структури“, вели Жао.

Тимот разви контролер за секој робот преку алгоритам наречен Model Predictive Control, кој дава приоритет на брзото движење напред, а тоа е она што ги унапредува структурите.

„Формата и контролерот на роботот се длабоко испреплетени, поради што мораме да оптимизираме контролер за секој даден робот поединечно“, вели Жао.

Истражувачите потоа користат алгоритам на невронска мрежа за да пронајдат роботи со високи перформанси. Алгоритмот зема примероци и проценува различни групи роботи и учи кои дизајни работат за какви задачи.

Сè што е споменато до овој момент се одвива без човечка интервенција.

„Оваа работа е врвно достигнување во 25-годишната потрага за автоматско дизајнирање на морфологијата и контролата на роботите“, вели Ход Липсон, машински инженер и компјутерски научник од Универзитетот Колумбија. Тој не бил вклучен во истражувањето. „Идејата за користење на граматики за форми постои долго време, но никаде оваа идеја не била толку убаво изведена како во ова дело. Откако ќе ги натераме машините да дизајнираат, прават и програмираат роботи автоматски, сите облози се исклучени“.

Според Жао, RoboGrammar е „алатка за дизајнерите на роботи да го прошират просторот на структурите на роботи на кои тие се потпираат“.

Тимот сега планира да изгради и тестира некои од роботите во реалниот свет, а Жао вели дека системот би можел да се движи подалеку од преминувањето на теренот и во области како што се виртуелните светови.

„Да речеме дека во видео игра сте сакале да генерирате многу видови роботи, без да имате уметник кој ќе го создаде секој од нив. RoboGrammar би работел за тоа речиси веднаш“, вели Жао.