Robotul low-cost navighează aproape orice obstacol

O echipă de cercetători a proiectat un sistem robotic care permite unui robot ieftin, cu picioare mici, să navigheze aproape orice obstacol sau teren. Robotul poate urca și coborî scări aproape de înălțimea sa sau poate naviga pe teren stâncos, alunecos, denivelat, abrupt și variat. De asemenea, poate trece prin goluri, poate escala roci și poate funcționa în întuneric. 

proiect pentru a dezvolta sistemul a fost realizat de cercetători de la Carnegie Mellon University's School of Computer Science și University of California, Berkeley. 

Împuternicirea roboților mici cu noi abilități

Deepak Pathak este profesor asistent la Institutul de Robotică. 

„Permiterea roboților mici să urce scările și să se ocupe de o varietate de medii este crucială pentru dezvoltarea roboților care vor fi utili în casele oamenilor, precum și în operațiunile de căutare și salvare”, a spus Pathak. „Acest sistem creează un robot robust și adaptabil care ar putea îndeplini multe sarcini de zi cu zi.” 

Robotul a fost testat pe scări neuniforme și pe dealuri din parcuri publice, ceea ce i-a testat capacitatea de a merge pe trepte și pe suprafețe alunecoase. De asemenea, a fost însărcinat să urce scări care ar fi echivalentul unui om care sări peste un obstacol. Robotul dobândește o capacitate impresionantă de a se adapta și stăpâni rapid terenul folosind viziunea și un mic computer de bord. 

Robotul a fost antrenat cu 4,000 de clone într-un simulator. Aceste clone practicau mersul pe jos și escaladarea pe terenuri complexe, iar viteza simulatorului ia permis robotului să obțină șase ani de experiență într-o singură zi.

Abilitățile motorii învățate în timpul antrenamentului au fost stocate de simulator într-o rețea neuronală, pe care cercetătorii au copiat-o apoi pe robotul real. Această abordare inovatoare nu a însemnat nicio inginerie manuală a mișcărilor robotului. 

Multe dintre sistemele robotizate de astăzi se bazează pe camere care creează o hartă a mediului înconjurător, care este apoi folosită pentru a planifica mișcările robotului înainte ca acestea să fie efectuate. Cu toate acestea, acest proces poate fi lent și predispus la erori din cauza inexactităților sau a percepțiilor greșite în etapa de cartografiere. Aceste inexactități pot afecta planificarea și mișcările. 

În timp ce cartografierea și planificarea se dovedesc utile pentru sistemele concentrate pe control la nivel înalt, ele nu sunt întotdeauna cele mai bune pentru cerințele dinamice ale abilităților de nivel scăzut, cum ar fi mersul pe jos sau alergarea. 

Manevrare eficientă și rapidă 

Sistemul robotizat nou dezvoltat trece peste fazele de cartografiere și planificare și direcționează direct intrările de viziune către controlul robotului. Aceasta înseamnă practic că robotul vede și se mișcă în consecință. Tehnica inovatoare permite robotului să reacționeze la terenul său complex foarte rapid și eficient. 

Mișcările robotului sunt antrenate prin învățarea automată, ceea ce face ca robotul să fie ieftin. Robotul testat a fost de cel puțin 25 de ori mai ieftin decât alternativele de pe piață. Potrivit echipei, algoritmul lor ar putea face roboții cu costuri reduse mult mai accesibili. 

Ananye Agarwal este un doctorat SCS. student la învățare automată. 

„Acest sistem folosește viziunea și feedback-ul din corp direct ca intrare pentru a ieși comenzi către motoarele robotului”, a spus Agarwal. „Această tehnică permite sistemului să fie foarte robust în lumea reală. Dacă alunecă pe scări, se poate recupera. Poate merge în medii necunoscute și se poate adapta.” 

Sistemul robotic a fost puternic inspirat din natură. Pentru un robot de dimensiunea mai mică de un picior înălțime, a învățat să adopte mișcările pe care oamenii le folosesc pentru a păși peste obstacole înalte pentru a escalada scările sau obstacolele în înălțime. Sistemul folosește abducția șoldului pentru a depăși obstacolele care sunt chiar dificile pentru cele mai avansate sisteme robotizate cu picioare disponibile. 

Echipa a căutat, de asemenea, inspirație către animale cu patru picioare.

„Animalele cu patru picioare au o memorie care le permite picioarelor din spate să urmărească picioarele din față. Sistemul nostru funcționează într-un mod similar”, a spus Pathak. 

Memoria de la bord permite picioarelor din spate să-și amintească ceea ce a văzut camera, ajutându-l să manevreze obstacolele. 

Ashish Kumar este doctorand. student la Berkeley. 

„Deoarece nu există nicio hartă, nicio planificare, sistemul nostru își amintește terenul și cum a mutat piciorul din față și transpune acest lucru în piciorul din spate, făcând acest lucru rapid și fără cusur”, spune Kumar. 

Noua cercetare ar putea juca un rol important în rezolvarea unora dintre provocările majore din jurul roboților cu picioare. Ar putea chiar ajuta la utilizarea lor în case.