Система RoboGrammar Автоматизує та Оптимізує Проектування Роботів

Форма робота визначає, які завдання він може виконувати та в якому середовищі може працювати. З огляду на сучасні технологічні обмеження, немає можливості побудувати та протестувати кожну форму, але нова система, розроблена дослідниками в MIT, дозволяє симулювати ці форми. Після симуляцій можна вибрати найкращі з них.

Нова система називається RoboGrammar, і перший крок полягає в тому, щоб повідомити їй, які частини робота доступні, наприклад, колеса та з’єднання. Потім ви вказуєте тип місцевості, на якій робот буде працювати, але це майже все. RoboGrammar потім генерує оптимізовану структуру та контрольну програму.

Розширення Області Проектування Роботів

Нова система є великим кроком вперед у сфері, яка все ще в основному є ручною.

Аллан Чжао є головним автором дослідження та аспірантом лабораторії комп’ютерних наук та штучного інтелекту MIT (CSAIL).

«Проектування роботів все ще є дуже ручним процесом», – говорить Чжао. Система RoboGrammar – «засіб створення нових, більш винахідливих проектів роботів, які потенційно можуть бути більш ефективними».

Дослідження буде представлено на конференції SIGGRAPH Asia цього місяця.

За словами Чжао, роботи будуються для виконання різних завдань, але «всі вони схожі за своєю загальною формою та проектуванням. Коли ви думаєте про побудову робота, який повинен перетинати різні місцевості, виразу думаєте про чотирилапого робота. Ми запитували себе, чи це справді оптимальний проект».

Команда вважала, що новий та більш інноваційний проект міг би дати кращі результати та покращити функціональність, тому вони створили комп’ютерну модель для завдань. Система не була під впливом попередніх конвенцій, і були застосовані деякі правила.

Чжао пише, що збірка можливих форм роботів «в основному складається з безглуздих проектів. Якщо ви можете просто з’єднати частини довільним чином, ви отримуєте плутанину».

https://www.youtube.com/watch?v=JmuLW5So4FU&feature=emb_title

Граматика Графа

Команда вирушила розробити «граматику графа», яка обмежує, як можна розташувати компоненти робота. Це робиться для того, щоб кожен комп’ютерний проект працював на базовому рівні, з обмеженнями, такими як неможливість з’єднання сегментів ніг один з одним замість з’єднань.

Чжао був натхненний тваринами, зокрема членистоногими, при проектуванні правил граматики графа.

Членистоногі «характеризуються наявністю центрального тіла з змінною кількістю сегментів. Деякі сегменти можуть мати прикріплені ноги», – говорить Чжао. «І ми помітили, що це достатньо, щоб описати не тільки членистоногих, але й більш знайомі форми».

За допомогою граматики графа RoboGrammar працює у трьох етапах. Перший етап – визначення завдання. Другий етап – проектування можливих робототехнічних рішень. Третій етап – вибір оптимальних рішень.

Людські користувачі відповідають за визначення завдання та введення набору доступних робототехнічних компонентів, таких як двигуни, ноги та з’єднувальні сегменти. Користувач також вводить тип місцевості, на якій робот буде працювати.

«Це ключ до того, щоб гарантувати, що кінцеві роботи можуть бути побудовані у реальному світі», – говорить Чжао.

Сотні Тисяч Структур

RoboGrammar використовує правила граматики графа та проектує сотні тисяч можливих структур роботів з різними зовнішніми ознаками.

«Це було досить надихаюче для нас побачити різноманітність проектів», – говорить Чжао. «Це точно показує виразність граматики».

Однак, не всі проекти є хорошими, і вибір найкращих означає, що кожен рух та функція робота повинні бути оцінені.

«До цього моменту ці роботи є просто структурами», – говорить Чжао.

Команда розробила контролер для кожного робота за допомогою алгоритму під назвою Model Predictive Control, який пріоритезує швидкий рух вперед, і це те, що просунуло структури.

«Форма та контролер робота глибоко пов’язані, тому нам потрібно оптимізувати контролер для кожного даного робота окремо», – говорить Чжао.

Дослідники потім використовують алгоритм нейронної мережі для пошуку роботів з високими показниками виконання. Алгоритм вибірково оцінює різні набори роботів та вчиться, які проекти працюють для яких завдань.

Все, що було згадано до цього моменту, відбувається без втручання людини.

«Ця робота є вершиною досягнень у 25-річній спробі автоматизувати проектування морфології та контролю роботів», – говорить Ход Ліпсон, механічний інженер та комп’ютерний вчений Колумбійського університету. Він не брав участі у дослідженні. «Ідея використання shape-grammars була навколо протягом деякого часу, але ніде ця ідея не була виконана так красиво, як у цій роботі. Як тільки ми зможемо змусити машини проектувати, виготовляти та програмувати роботи автоматично, всі ставки будуть зняті».

За словами Чжао, RoboGrammar – «засіб для проектування роботів, щоб розширити простір структур, на які вони спираються».

Команда тепер планує побудувати та протестувати деякі роботи у реальному світі, і Чжао говорить, що система могла б вийти за рамки перетинання місцевості та увійти в області, такі як віртуальні світи.

«Наприклад, у відеогрі ви хотіли б генерувати багато різних роботів, не маючи художника, який створює кожного з них. RoboGrammar працював би майже одразу», – говорить Чжао.