Algoritmii le permit roboților să evite obstacolele și să alerge în sălbăticie

O echipă de cercetători de la Universitatea din California – San Diego a dezvoltat un nou sistem de algoritmi care le permite roboților cu patru picioare să meargă și să alerge în sălbăticie. Roboții pot naviga pe terenuri dificile și complexe evitând în același timp obstacolele statice și în mișcare. 

Echipa a efectuat teste în care un robot a fost ghidat de sistem pentru a manevra autonom și rapid pe suprafețe nisipoase, pietriș, iarbă și dealuri de pământ accidentate acoperite cu ramuri și frunze căzute. În același timp, ar putea evita lovirea de stâlpi, copaci, arbuști, bolovani, bănci și oameni. Robotul a demonstrat, de asemenea, capacitatea de a naviga într-un spațiu de birou aglomerat fără să se lovească de diverse obstacole. 

Construirea de roboți cu picioare eficienți

Noul sistem înseamnă că cercetătorii sunt mai aproape ca niciodată de a construi roboți eficienți pentru misiuni de căutare și salvare sau roboți pentru a colecta informații în spații greu accesibile sau periculoase pentru oameni. 

Lucrarea urmează să fie prezentată la Conferința internațională 2022 privind roboții și sistemele inteligente (IROS) din 23 până în 27 octombrie la Kyoto, Japonia. 

Sistemul oferă robotului mai multă versatilitate datorită combinației dintre simțul vederii robotului cu propriocepția, care este o altă modalitate de detectare care implică simțul mișcării, direcției, vitezei, locației și atingerii robotului. 

Majoritatea abordărilor actuale de a antrena roboții cu picioare să meargă și să navigheze folosesc fie propriocepția, fie vederea. Cu toate acestea, ambele nu sunt folosite în același timp. 

Combinând propriocepția cu vederea computerizată

Xiaolong Wang este profesor de inginerie electrică și informatică la UC San Diego Jacobs School of Engineering. 

„Într-un caz, este ca și cum ai antrena un robot orb să meargă doar atingând și simțind pământul. Iar în celălalt, robotul își planifică mișcările picioarelor doar pe baza vederii. Nu înseamnă să înveți două lucruri în același timp”, a spus Wang. „În munca noastră, combinăm propriocepția cu viziunea computerizată pentru a permite unui robot cu picioare să se miște eficient și fără probleme – evitând în același timp obstacolele – într-o varietate de medii provocatoare, nu doar în cele bine definite.”

Sistemul dezvoltat de echipă se bazează pe un set special de algoritmi pentru a fuziona datele din imagini în timp real, care au fost preluate de o cameră de adâncime de pe capul robotului, cu date provenind de la senzorii de pe picioarele robotului.

Totuși, Wang a spus că aceasta este o sarcină complexă. 

 „Problema este că, în timpul funcționării în lumea reală, există uneori o ușoară întârziere în primirea imaginilor de la cameră, astfel încât datele din cele două modalități diferite de detectare nu ajung întotdeauna în același timp”, a explicat el. 

Echipa a abordat această provocare simulând nepotrivirea prin randomizarea celor două seturi de intrări. Cercetătorii se referă la această tehnică ca randomizare cu întârziere multimodală și apoi au folosit intrările utilizate și randomizate pentru a forma o politică de învățare prin consolidare. Abordarea ia permis robotului să ia rapid decizii în timp ce naviga, precum și să anticipeze schimbările din mediul său. Aceste abilități i-au permis robotului să se miște și să manevreze obstacolele mai rapid pe diferite tipuri de terenuri, toate fără asistență din partea unui operator uman. 

Echipa va căuta acum să facă roboții cu picioare mai versatili, astfel încât să poată opera pe terenuri și mai complexe. 

„În acest moment, putem antrena un robot să facă mișcări simple, cum ar fi mersul, alergarea și evitarea obstacolelor”, a spus Wang. „Următoarele noastre obiective sunt să permitem unui robot să urce și să coboare scări, să meargă pe pietre, să schimbe direcția și să sară peste obstacole.”