Исследователи разработали продвинутый подход к планированию маршрута для роботов

Исследователи из Университета Мичигана разработали новый подход к планированию маршрута, который ускоряет движение роботов по пересеченной местности. Разработанный алгоритм смог найти успешные маршруты в три раза чаще, чем стандартные алгоритмы, и потребовал намного меньше времени обработки.

Исследование было опубликовано в Autonomous Robots.

Разработка нового алгоритма

Алгоритм был специально разработан для роботов, которые используют подобные рукам придатки для поддержания баланса на пересеченной местности, такой как зоны бедствий и строительные площадки.

Дмитрий Беренсон – ассоциированный профессор электротехники и компьютерных наук и основной преподаватель в Институте робототехники.

“В разрушенном здании или на очень пересеченной местности робот не всегда сможет поддерживать баланс и двигаться вперед только на своих ногах”, – сказал Беренсон. “Вам нужны новые алгоритмы, чтобы выяснить, куда поставить обе ноги и руки. Вам нужно координировать все эти конечности вместе, чтобы поддерживать стабильность, и это сводится к очень сложной проблеме.”

Новое исследование помогает роботам определить, насколько сложна местность, прежде чем рассчитать лучший маршрут вперед.

Ю-Чи Лин – недавний выпускник докторантуры по робототехнике и программист в компании Neuro Inc.

“Сначала мы использовали машинное обучение, чтобы обучить робота на различных способах размещения рук и ног для поддержания баланса и продвижения”, – сказал Лин. “Затем, когда робот помещается в новую, сложную среду, он может использовать то, что он научился, чтобы определить, насколько проходим маршрут, что позволяет ему найти маршрут к цели намного быстрее.”

Несмотря на новый и улучшенный метод, все равно требуется много времени, чтобы спланировать успешный длинный маршрут, используя традиционные алгоритмы планирования.

“Если мы попробуем найти все положения рук и ног на длинном маршруте, это займет очень много времени”, – сказал Беренсон.

https://www.youtube.com/watch?v=X2KZupY8FQY

Разделение и завоевание

Чтобы обойти эту проблему, команда использовала подход “разделения и завоевания”. Они разделили маршрут на сложные и простые участки. Для сложных участков роботы применяют свой метод, основанный на обучении, а для простых участков они используют более простое планирование маршрута.

“Это звучит просто, но на самом деле очень сложно знать, как правильно разделить эту проблему и какой метод планирования использовать для каждого участка”, – сказал Лин.

Для этого исследователи нуждаются в геометрической модели всей среды, которую они могут получить, запустив беспилотник, который разведывает впереди робота.

Команда создала виртуальный эксперимент с гуманоидным роботом в коридоре из обломков, и результаты показали, что метод команды превосходит предыдущие методы по успешности и общему времени планирования. Это крайне важно в сценариях бедствий.

Из 50 испытаний метод команды достиг цели 84% времени по сравнению с 26% для базового планировщика маршрута. Это заняло всего чуть более двух минут для планирования по сравнению с более чем тремя минутами для базового планировщика маршрута.

Помимо этого, команда также продемонстрировала, как их метод может работать в реальном мире с колесным роботом с туловищем и двумя руками. Основание робота было размещено на крутом склоне, и оно использовало свои “руки”, чтобы поддерживать себя на неровной поверхности. Метод команды позволил роботу спланировать маршрут всего за десятую долю секунды, по сравнению с более чем 3,5 секундами с базовым планировщиком маршрута.

Команда теперь будет работать над включением динамически стабильного движения, которое похоже на естественное движение человека и животных. Это улучшит скорость движения робота, поскольку ему не нужно будет постоянно поддерживать баланс.