Araştırmacılar Robotlar için Gelişmiş Yol Planlama Yaklaşımı Geliştirdi

Michigan Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, robotların zor arazilerde hareketini hızlandıran yeni bir yol planlama yaklaşımı geliştirdiler. Yeni geliştirilen algoritma, başarılı yolları standard algoritmaların üç katı sıklıkla bulabildi ve çok daha az işlem zamanı gerektirdi.

Araştırma Otonom Robotlar dergisinde yayımlandı.

Yeni Algoritmanın Geliştirilmesi

Algoritma, özellikle felaket alanları ve inşaat siteleri gibi zor arazilerde dengeyi korumak için kol gibi uzantılar kullanan robotlar için tasarlandı.

Dmitry Berenson, elektrik ve bilgisayar mühendisliği bölümünde yardımcı profesör ve Robotik Enstitüsü’nün çekirdek kadrosunda yer alıyor.

“Çökmüş bir binada veya çok zor bir arazide, bir robot her zaman sadece ayaklarıyla dengeyi sağlayıp ilerleyemez” dedi Berenson. “Yeni algoritmalar geliştirmek必要, hem ayaklarını hem de ellerini nereye koyacağını belirlemek için. Tüm bu uzuvları birlikte koordine etmek necessário, ve bu çok zor bir problem haline geliyor.”

Yeni araştırma, robotların bir yolun zorluğunu hesaplamadan önce en iyi yolu belirlemelerine yardımcı oluyor.

Yu-Chi Lin, recent robotik doktora mezunu ve Neuro Inc.’de yazılım mühendisi.

“Öncelikle, robotun dengesini korumak ve ilerlemek için ellerini ve ayaklarını nasıl yerleştirebileceğini öğrenmesi için makine öğrenimi kullandık” dedi Lin. “Sonra, yeni ve karmaşık bir ortamda, robot öğrendiklerini kullanarak bir yolun ne kadar geçilebilir olduğunu belirleyebilir ve böylece çok daha hızlı bir şekilde hedefine ulaşabilir.”

Yeni ve geliştirilmiş yönteme rağmen, geleneksel planlama algoritmaları kullanılarak başarılı bir uzun yol planlamak hala uzun zaman alıyor.

“Eğer uzun bir yol boyunca tüm el ve ayak konumlarını belirlemeye çalışsaydık, çok uzun zaman alacaktı” dedi Berenson.

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

Böl ve Fethet

Bunun etrafında, ekip “böl ve fethet” yaklaşımına başvurdu. Yolu, zor ve kolay geçiş bölümlerine ayırdılar. Zor bölümlerde, robotlar öğrenme tabanlı yöntemlerini uyguladılar, kolay bölümlerde ise daha basit bir yol planlaması kullandılar.

“Bu basit görünüyor, ancak bu problemi doğru şekilde bölmek gerçekten çok zor, ve her segment için hangi planlama yöntemini kullanacağını bilmek de zor” dedi Lin.

Bunun gerçekleşmesi için, araştırmacıların tüm ortamın geometrik bir modeline ihtiyacı var, ve bunu robotun önünden ilerleyen bir dronla elde edebilirler.

Ekip, bir humanoid robotun enkaz dolu bir koridorda sanal bir deney yaptı ve sonuçlar, ekibin yönteminin önceki yöntemlerden daha başarılı ve daha hızlı olduğunu gösterdi. Bu, felaket senaryolarında çok önemli.

50 denemeden, ekibin yöntemi %84 oranında hedefe ulaştı, temel yol planlayıcısı ise %26 oranında ulaştı. Planlama süresi de sadece iki dakika civarındaydı, temel yol planlayıcısı için ise üç dakika civarındaydı.

Bunun yanı sıra, ekip yöntemlerinin gerçek dünyada da çalışabileceğini, bir tekerlekli robotun gövdesine ve iki koluna sahip olduğu bir deney ile gösterdi. Robotun tabanı bir rampaya yerleştirildi ve robot, düzensiz bir yüzey hareket ederken “ellerini” kullanarak kendini destekledi. Ekipin yöntemi, robotun bir yol planlamasını sadece onda bir saniyede gerçekleştirmesine olanak sağladı, temel yol planlayıcısı ise bu işlemi üç buçuk saniyede gerçekleştirdi.

Ekip şimdi, insanların ve hayvanların doğal hareketine benzer dinamik olarak稳定 hareketi entegre etme yönünde çalışacak. Bu, robotun hareket hızını artıracağından, sürekli denge durumunda olmak zorunda kalmayacaktır.