Cercetătorii creează un robot cu picioare care poate urca pe teren dificil

O echipă de cercetători de la ETH Zurich a dezvoltat o abordare nouă care permite unui robot cu picioare să se deplaseze rapid pe teren complex. Robotul, numit ANYmal, se bazează pe învățarea automată pentru a combina percepția vizuală a mediului și simțul atingerii.

Robotul cu patru picioare a reușit să urce 120 de metri verticali în 31 de minute, ceea ce este cu patru minute mai rapid decât durata estimată pentru drumeții umani fără greșeli.

Tehnologie complet nouă

Tehnologia care permite lui ANYmal să combine percepția vizuală și simțul atingerii este complet nouă.

Echipa a fost condusă de Marco Hutter, iar cercetarea a fost publicată în revista Science Robotics.

“Robotul a învățat să combine percepția vizuală a mediului cu propriocepția – simțul atingerii – pe baza contactului direct cu picioarele. Acest lucru îi permite să abordeze terenul accidentat mai rapid, mai eficient și, mai presus de toate, mai robust”, spune Hutter.

Echipa spune că robotul va fi în cele din urmă capabil să fie desfășurat oriunde unde este prea periculos pentru oameni sau unde alte tipuri de roboți nu pot manevra.

Oamenii și animalele combină, de asemenea, percepția vizuală a mediului cu simțul atingerii de la picioare și mâini, ceea ce le permite să abordeze terenul dificil. Roboții cu picioare dezvoltați anterior au putut face acest lucru doar într-o măsură limitată.

Takahiro Miki este student doctorand și autor principal al studiului.

“Motivul este că informațiile despre mediul imediat înregistrate de senzorii laser și camerele sunt adesea incomplete și ambigue”, a spus Miki.

“De aceea, roboții ca ANYmal trebuie să poată decide singuri când să aibă încredere în percepția vizuală a mediului și să se deplaseze rapid, și când este mai bine să procedeze cu prudență și cu pași mici”, a continuat Miki. “Și aceasta este o mare provocare”.

Antrenarea rețelei neuronale

Noua tehnologie include un controlor bazat pe o rețea neuronală, care permite lui ANYmal să combine percepția externă și proprioceptivă pentru prima dată. Oamenii de știință au expus mai întâi sistemul la numeroase obstacole și surse de eroare într-un tabăr de antrenament virtual, ceea ce a permis rețelei să învețe cum să depășească obstacolele în cel mai bun mod. De asemenea, a învățat când să se bazeze pe datele de mediu și când să le ignore.

“Cu acest antrenament, robotul este capabil să stăpânească cel mai dificil teren natural fără să-l fi văzut înainte”, spune Hutter.

Robotul poate efectua acest proces chiar și atunci când datele de senzor despre mediul imediat sunt ambigue sau vagi, în momentul în care ANYmal se bazează pe propriocepția sa. Acest lucru îi permite să combine viteza și eficiența percepției externe cu siguranța percepției proprioceptive.