Robot Giá Rẻ Dễ Dàng Điều Khiển Qua Các Chướng Ngại

Một nhóm nghiên cứu đã thiết kế một hệ thống robot cho phép một robot chân nhỏ, giá rẻ dễ dàng điều khiển qua hầu hết các chướng ngại vật hoặc địa hình. Robot có thể leo và xuống cầu thang gần bằng chiều cao của nó hoặc điều khiển qua địa hình đá, trơn, không bằng phẳng, dốc và đa dạng. Nó cũng có thể đi qua khoảng trống, leo đá và hoạt động trong bóng tối.

Dự án phát triển hệ thống này được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu tại Trường Khoa học Máy tính của Đại học Carnegie Mellon và Đại học California, Berkeley.

Phát Huy Kỹ Năng Mới Cho Robot Nhỏ

Deepak Pathak là giáo sư trợ lý tại Viện Robot.

“Phát huy khả năng cho robot nhỏ để leo cầu thang và xử lý nhiều môi trường khác nhau là rất quan trọng để phát triển robot có thể hữu ích trong các ngôi nhà cũng như hoạt động tìm kiếm và cứu hộ,” Pathak nói. “Hệ thống này tạo ra một robot mạnh mẽ và linh hoạt có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ hàng ngày.”

Robot đã được thử nghiệm trên cầu thang không bằng phẳng và sườn đồi tại các công viên công cộng, kiểm tra khả năng đi qua đá và bề mặt trơn. Nó cũng được giao nhiệm vụ leo cầu thang tương đương với việc một người nhảy qua chướng ngại vật. Robot đạt được khả năng thích nghi và掌握 địa hình nhanh chóng bằng cách sử dụng tầm nhìn và một máy tính nhỏ trên bo mạch.

Robot đã được đào tạo với 4.000 bản sao trong một trình mô phỏng. Những bản sao này thực hành đi và leo địa hình phức tạp, và tốc độ của trình mô phỏng cho phép robot đạt được sáu năm kinh nghiệm chỉ trong một ngày.

Các kỹ năng vận động được học trong quá trình đào tạo đã được lưu trữ bởi trình mô phỏng trong một mạng nơ-ron, mà các nhà nghiên cứu sau đó sao chép vào robot thực. Cách tiếp cận sáng tạo này có nghĩa là không cần phải thiết kế tay các chuyển động của robot.

Nhiều hệ thống robot hiện đại dựa trên máy ảnh tạo ra một bản đồ của môi trường xung quanh, sau đó được sử dụng để lập kế hoạch cho các chuyển động của robot trước khi chúng được thực hiện. Tuy nhiên, quá trình này có thể chậm và dễ bị lỗi do sự không chính xác hoặc nhận thức sai trong giai đoạn lập bản đồ. Những sai sót này có thể ảnh hưởng đến việc lập kế hoạch và chuyển động.

Trong khi lập bản đồ và lập kế hoạch chứng minh hữu ích cho các hệ thống tập trung vào điều khiển cấp cao, chúng không phải lúc nào cũng là tốt nhất cho các yêu cầu động của các kỹ năng cấp thấp, chẳng hạn như đi hoặc chạy.

Điều Khiển Nhanh Chóng và Hiệu Quả

Hệ thống robot mới được phát triển bỏ qua các giai đoạn lập bản đồ và lập kế hoạch và trực tiếp định tuyến các đầu vào tầm nhìn đến điều khiển robot. Điều này cơ bản có nghĩa là robot nhìn và di chuyển theo. Kỹ thuật đột phá này cho phép robot phản ứng với địa hình phức tạp rất nhanh và hiệu quả.

Các chuyển động của robot được đào tạo thông qua học máy, làm cho robot giá rẻ. Robot được thử nghiệm ít nhất 25 lần rẻ hơn so với các lựa chọn thay thế trên thị trường. Theo nhóm, thuật toán của họ có thể làm cho robot giá rẻ dễ dàng tiếp cận hơn.

Ananye Agarwal là sinh viên tiến sĩ SCS về học máy.

“Hệ thống này sử dụng tầm nhìn và phản hồi từ cơ thể trực tiếp làm đầu vào để xuất lệnh cho động cơ của robot,” Agarwal nói. “Kỹ thuật này cho phép hệ thống rất mạnh mẽ trong thế giới thực. Nếu nó trượt trên cầu thang, nó có thể phục hồi. Nó có thể đi vào môi trường không xác định và thích nghi.”

Hệ thống robot này được lấy cảm hứng mạnh mẽ từ thiên nhiên. Đối với một robot có kích thước nhỏ hơn một chân, nó đã học cách áp dụng các chuyển động mà con người sử dụng để bước qua chướng ngại vật cao để leo cầu thang hoặc chướng ngại vật cao bằng chiều cao của nó. Hệ thống sử dụng việc abduction hông để vượt qua chướng ngại vật thậm chí còn khó khăn đối với các hệ thống robot chân hiện đại tiên tiến nhất.

Đội cũng tìm kiếm cảm hứng từ động vật bốn chân.

“Động vật bốn chân có bộ nhớ cho phép chân sau theo dõi chân trước. Hệ thống của chúng tôi hoạt động theo cách tương tự,” Pathak nói.

Bộ nhớ trên bo mạch cho phép chân sau nhớ những gì máy ảnh đã nhìn thấy, giúp nó điều khiển chướng ngại vật.

Ashish Kumar là sinh viên tiến sĩ tại Berkeley.

“Vì không có bản đồ, không có kế hoạch, hệ thống của chúng tôi nhớ địa hình và cách nó di chuyển chân trước và dịch nó sang chân sau, làm như vậy nhanh chóng và hoàn hảo,” Kumar nói.

Nghiên cứu mới này có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết một số thách thức lớn xung quanh robot chân. Nó thậm chí có thể giúp dẫn đến việc sử dụng chúng trong các ngôi nhà.