Низькобюджетний робот переміщається майже будь-якими перешкодами

Команда дослідників розробила робототехнічну систему, яка дозволяє низькобюджетному, малому роботизованому пристрою переміщатися майже будь-якими перешкодами або місцевістю. Робот може підніматися і спускатися по сходах майже своєї висоти або переміщатися по скелястій, слизькій, нерівній, крутій і різноманітній місцевості. Він також може ходити по пробілам, підніматися по скелях і працювати в темряві.

Проект розробки цієї системи був здійснений дослідниками університету Карнегі-Меллона та університету Каліфорнії, Берклі.

Наділення малих роботів новими навичками

Діпак Патак є асистентом професора в Інституті робототехніки.

«Наділення малих роботів можливістю підніматися по сходах і переміщатися в різних середовищах є важливим для розробки роботів, які будуть корисні в будинках людей, а також для пошуково-рятувальних операцій», – сказав Патак. «Ця система створює міцний і адаптивний робот, який може виконувати багато повсякденних завдань».

Робота тестували на нерівних сходах і схилах в громадських парках, що перевірilo його здатність ходити по каменях і по слизьких поверхнях. Його також поставили завдання піднятися по сходах, які були б еквівалентні людському стрибку через перешкоду. Робот демонструє вражаючу здатність швидко адаптуватися і освоювати місцевість, використовуючи своє бачення і малий бортовий комп’ютер.

Робота тренували з 4000 клонами в симуляторі. Ці клони практикували ходіння і піднімання по складній місцевості, а швидкість симулятора дозволила роботові набути шість років досвіду за один день.

Моторні навички, здобуті під час тренування, були збережені симулятором в нейронній мережі, яку дослідники потім скопіювали в реального робота. Цей інноваційний підхід означав відсутність ручної настройки рухів робота.

Багато сучасних робототехнічних систем залежать від камер, які створюють карту навколишнього середовища, яку потім використовують для планування рухів робота перед їх виконання. Однак цей процес може бути повільним і схильним до помилок через неточності або неправильні сприйняття на етапі картування. Ці неточності можуть вплинути на планування і рухи.

Хоча картування і планування доводять свою корисність для систем, орієнтованих на високий рівень контролю, вони не завжди є найкращими для динамічних вимог низькорівневих навичок, таких як ходіння або біг.

Ефективне і швидке маневрування

Розроблена робототехнічна система пропускає етапи картування і планування і безпосередньо передає візуальні дані на контроль робота. Це означає, що робот бачить і рухається відповідно. Ця проривна техніка дозволяє роботові реагувати на складну місцевість дуже швидко і ефективно.

Рухи робота тренуються за допомогою машинного навчання, що робить робота низькобюджетним. Тестований робот був щонайменше в 25 разів дешевшим за аналоги на ринку. Згідно з командою, їх алгоритм міг би зробити низькобюджетних роботів ще більш доступними.

Анянє Агарвал є аспірантом школи комп’ютерних наук.

«Ця система використовує бачення і зворотній зв’язок від тіла безпосередньо як вхідні дані для виводу команд до моторів робота», – сказав Агарвал. «Ця техніка дозволяє системі бути дуже міцною в реальному світі. Якщо вона посковзнується на сходах, вона може відновитися. Вона може входити в невідомі середовища і адаптуватися».

Робототехнічна система була сильно натхнена природою. Для робота розміром менше ніж фут, він навчився приймати рухи, які люди використовують для подолання високих перешкод, щоб піднятися по сходах або перешкодам своєї висоти. Система використовує відведення стегна, щоб подолати перешкоди, які навіть складні для найрозвітіших роботизованих систем.

Команда також звернулася до чотириногих тварин за натхненням.

«Чотириногі тварини мають пам’ять, яка дозволяє їхнім заднім ногам слідувати за передніми. Наша система працює схожим чином», – сказав Патак.

Бортової пам’яті дозволяє заднім ногам пам’ятати, що бачила камера, допомагаючи роботові маневрувати перешкодами.

Ашіш Кумар є аспірантом університету Берклі.

«Оскільки немає карти, немає планування, наша система пам’ятає місцевість і як вона рухала передню ногу, і перекладає це на задню ногу, роблячи це швидко і бездоганно», – сказав Кумар.

Нові дослідження можуть відіграти велику роль у вирішенні деяких із основних проблем, пов’язаних з роботами з ногами. Це навіть може допомогти привести до їх використання в будинках.