研究人员开发了先进的机器人路径规划方法

密歇根大学的研究人员开发了一种新的路径规划方法，可以加快机器人穿越崎岖地形的速度。 新开发的算法能够找到成功路径的频率是标准算法的三倍，而且所需的处理时间要少得多。 

该研究发表于 自主机器人. 

开发新算法

该算法专门针对使用类似手臂的附件在灾区和建筑工地等崎岖地形上保持平衡的机器人。 

德米特里·贝伦森 (Dmitry Berenson) 是机器人研究所的电气和计算机工程副教授和核心教员。 

“在倒塌的建筑物或非常崎岖的地形中，机器人无法始终保持平衡并仅靠双脚前进，”贝伦森说。“你需要新的算法来确定双脚和双手的位置。你需要协调所有这些肢体以保持稳定，而这归根结底是一个非常困难的问题。”

这项新研究帮助机器人在计算最佳前进路径之前确定地形的难度。

Yu-Chi Lin 是最近刚毕业的机器人学博士，也是 Neuro Inc. 的软件工程师。 

“首先，我们使用机器学习来训练机器人以不同的方式放置手脚以保持平衡并取得进步，”林说。 “然后，当被放置在一个新的、复杂的环境中时，机器人可以利用它学到的知识来确定一条路径的可遍历性，从而使其能够更快地找到到达目标的路径。”

尽管有了新的改进方法，但使用传统规划算法仍然需要很长时间才能规划成功的长路径。

“如果我们试图找到一条很长的路径上所有的手和脚的位置，那将需要很长时间，”贝伦森说。

分而治之

为了解决这个问题，团队采用了“分而治之”的方法。 他们将路径分为难以穿越的部分和易于穿越的部分。 对于前者，机器人应用基于学习的方法，对于后者，它们使用更简单的路径规划。 

“这听起来很简单，但很难知道如何正确地分解这个问题，以及每个部分应该使用哪种规划方法，”林说。

为了实现这一目标，研究人员需要一个整个环境的几何模型，他们可以通过驾驶在机器人前面进行侦察的无人机来获得该模型。

该团队在瓦砾走廊中使用人形机器人进行了虚拟实验，结果表明该团队的方法在成功率和总计划时间方面优于以前的方法。 这在灾难情况下至关重要。 

在 50 次试验中，该团队的方法在 84% 的时间内达到了目标，而基本路径规划器的达到目标的率为 26%。 与基本路径规划器需要三分钟多的时间相比，规划只需要两分钟多一点的时间。 

除此之外，该团队还展示了他们的方法如何在现实世界中使用具有躯干和两条手臂的轮式机器人发挥作用。 机器人的底座被放置在陡峭的斜坡上，当不平坦的表面移动时，它用“手”支撑自己。 该团队的方法使机器人能够在十分之一秒多一点的时间内规划出一条路径，而基本路径规划器只需 3.5 秒多一点。 

该团队现在将着眼于融入动态稳定运动，这与人类和动物的自然运动类似。这将提高机器人的运动速度，因为它不需要一直保持平衡。