Јефтини робот креће се кроз скоро сваку препреку

Тим истраживача дизајнирао је роботски систем који омогућава јефтином роботу са малим ногама да се креће кроз скоро сваку препреку или терен. Робот може да се пење и спушта уз степенице скоро његове висине или да се креће по каменитом, клизавом, неравном, стрмом и разноликом терену. Такође може да хода по празнинама, да се скали по стенама и да ради у мраку. 

пројекат развој система спровели су истраживачи са Факултета рачунарских наука Универзитета Карнеги Мелон и Универзитета Калифорније у Берклију. 

Оснаживање малих робота новим вештинама

Деепак Патхак је доцент на Институту за роботику. 

„Оснаживање малих робота да се пењу степеницама и руководе различитим окружењима је кључно за развој робота који ће бити корисни у домовима људи, као и у операцијама потраге и спасавања“, рекао је Патхак. „Овај систем ствара робусног и прилагодљивог робота који може обављати многе свакодневне задатке. 

Робот је тестиран на неравним степеницама и обронцима у јавним парковима, чиме је тестирана његова способност да хода преко степеница и преко клизавих површина. Такође је имао задатак да се пење уз степенице које би биле еквивалентне људском прескакању препреке. Робот постиже импресивну способност брзог прилагођавања и савладавања терена користећи своју визију и мали компјутер на броду. 

Робот је обучен са 4,000 клонова у симулатору. Ови клонови су вежбали ходање и пењање по сложеном терену, а брзина симулатора омогућила је роботу да постигне шест година искуства у само једном дану.

Моторичке вештине научене током тренинга симулатор је похранио у неуронску мрежу, коју су истраживачи затим копирали у правог робота. Овај иновативни приступ није подразумевао ручно пројектовање покрета робота. 

Многи данашњи роботски системи ослањају се на камере које креирају мапу околног окружења, која се затим користи за планирање кретања робота пре него што се изведу. Међутим, овај процес може бити спор и подложан грешкама због нетачности или погрешне перцепције у фази мапирања. Ове непрецизности могу утицати на планирање и кретање. 

Иако се мапирање и планирање показују корисним за системе фокусиране на контролу високог нивоа, они нису увек најбољи за динамичке захтеве вештина ниског нивоа, као што су ходање или трчање. 

Ефикасно и брзо маневрисање 

Новоразвијени роботски систем прескаче фазе мапирања и планирања и директно усмерава визуелне улазе у контролу робота. То у основи значи да робот види и креће се у складу са тим. Пробојна техника омогућава роботу да реагује на свој сложени терен веома брзо и ефикасно. 

Покрети робота се обучавају кроз машинско учење, чинећи робота јефтиним. Тестирани робот је био најмање 25 пута јефтинији од алтернатива на тржишту. Према тиму, њихов алгоритам би могао јефтине роботе учинити далеко приступачнијим. 

Анание Агарвал је СЦС Пх.Д. студент у машинском учењу. 

„Овај систем користи визију и повратне информације од тела директно као улаз за излазне команде моторима робота“, рекао је Агарвал. „Ова техника омогућава систему да буде веома робустан у стварном свету. Ако се оклизне на степеницама, може се опоравити. Може отићи у непознато окружење и прилагодити се." 

Роботски систем је био у великој мери инспирисан природом. За робота величине мањег од стопе, научио је да усвоји покрете које људи користе да пређу високе препреке како би се попели на степенице или препреке на његову висину. Систем користи отмицу кука да би савладао препреке које су чак и тешке за најнапредније доступне роботске системе са ногама. 

Тим је такође тражио инспирацију према четвороножним животињама.

„Четвороножне животиње имају памћење које омогућава њиховим задњим ногама да прате предње ноге. Наш систем функционише на сличан начин“, рекао је Патхак. 

Уграђена меморија омогућава задњим ногама да запамте шта је камера видела, помажући јој да маневрира преко препрека. 

Ашиш Кумар је др. студент на Берклију. 

„Пошто нема мапе, нема планирања, наш систем памти терен и како је померио предњу ногу и преводи ово на задњу ногу, радећи то брзо и беспрекорно“, каже Кумар. 

Ново истраживање могло би да игра велику улогу у решавању неких од главних изазова који се односе на роботе са ногама. То би чак могло помоћи у њиховој употреби у домовима.