Naukowcy tworzą czworonożnego robota, który może wchodzić na trudne tereny

Zespół naukowców z ETH Zurich opracował nowe podejście, które umożliwia czworonożnemu robotowi poruszanie się szybko po złożonym terenie. Robot, nazwany ANYmal, opiera się na uczeniu maszynowym, aby połączyć percepcję wizualną środowiska i zmysł dotyku.

Czworonożny robot był w stanie wspiąć się na 120 metrów w górę w ciągu 31 minut, co jest o cztery minuty szybciej niż szacowany czas dla ludzkich wspinaczy bez potknięć.

Całkowicie nowa technologia

Technologia, która umożliwia ANYmal połączenie percepcji wizualnej i zmysłu dotyku, jest całkowicie nowa.

Zespół był prowadzony przez Marco Hutter, a badania zostały opublikowane w czasopiśmie Science Robotics.

“Robot nauczył się łączyć percepcję wizualną swojego środowiska z propriocepcją – jego zmysłem dotyku – na podstawie bezpośredniego kontaktu nóg. To pozwala mu na pokonywanie trudnego terenu szybciej, bardziej efektywnie i, co najważniejsze, bardziej solidnie”, mówi Hutter.

Zespół twierdzi, że robot ostatecznie będzie w stanie być rozmieszczony wszędzie, gdzie jest to zbyt niebezpieczne dla ludzi lub gdzie inne typy robotów nie mogą manewrować.

Ludzie i zwierzęta również łączą percepcję wizualną swojego środowiska z zmysłem dotyku z nóg i rąk, co pozwala im na radzenie sobie z trudnym terenem. Poprzednio opracowane robota czworonożne mogły to robić tylko w ograniczonym zakresie.

Takahiro Miki jest doktorantem i głównym autorem badania.

“Powodem jest to, że informacje o najbliższym środowisku rejestrowane przez czujniki laserowe i kamery są często niekompletne i niejasne”, powiedział Miki.

“Dlatego roboty jak ANYmal muszą być w stanie samodzielnie decydować, kiedy ufać percepcji wizualnej swojego środowiska i poruszać się szybko, a kiedy lepiej postępować ostrożnie i małymi krokami”, kontynuował Miki. “I to jest wielkim wyzwaniem”.

Szkolenie sieci neuronowej

Nowa technologia obejmuje kontroler oparty na sieci neuronowej, który umożliwia ANYmal połączenie percepcji zewnętrznej i proprioceptywnej po raz pierwszy. Naukowcy najpierw wystawili system na wiele przeszkód i źródeł błędów w wirtualnym obozie treningowym, co pozwoliło sieci nauczyć się, jak najlepiej pokonywać przeszkody. Nauczyła się również, kiedy ufać danym środowiskowym, a kiedy ich ignorować.

“Z tym szkoleniem robot jest w stanie opanować najtrudniejszy naturalny teren bez uprzedniego zetknięcia się z nim”, mówi Hutter.

Robot może wykonywać ten proces nawet wtedy, gdy dane sensoryczne z najbliższego środowiska są niejasne lub nieokreślone, w którym to przypadku ANYmal opiera się na swojej propriocepcji. To pozwala mu łączyć szybkość i efektywność percepcji zewnętrznej z bezpieczeństwem proprioceptywnej percepcji.