Первый автономный робот, способный на бегу преодолевать препядствия
Привет. Исследователи Массачусетского технологического института (MIT), которые сконструировали известного робота-гепарда, теперь обучили его видеть и преодолевать препятствия во время бега, создав, таким образом, первого в мире четырехногого робота, способного бегать и прыгать через препятствия полностью автономно.
Чтобы совершить прыжок на бегу, робот рассчитывает свой путь, также, как делает бегущий человек: как только он обнаруживает приближающееся препятствие, он оценивает его высоту и расстояние до объекта. Робот определяет наилучшее положение, из которого можно прыгать, и настраивает свое движение и прилагаемую силу прыжка таким образом, чтобы приземлиться на землю сразу за препятствием. Учитывая высоту препятствия, робот затем прилагает определенную силу для безопасной посадки, прежде чем возобновить свой первоначальный темп.
В экспериментах на беговой дорожке и крытой трассе робот-гепард успешно преодолевал препятствия высотой до 48 см - более половины собственной высоты, при этом средняя скорость бега составляла 8 км в час.
«Бег-прыжок - это действительно динамичное поведение, - говорит Сангбе Ким, доцент механического машиностроения в Массачусетском технологическом институте. «Вы должны управлять балансом и энергией и иметь возможность справляться с равновесием после посадки. Наш робот специально разработан для такого динамичного поведения».
В сентябре прошлого года группа исследователей продемонстрировала, что робот-гепард может бежать в слепую, без использования камер или других систем видения.
Теперь робот может «видеть» благодаря встроенной визуальной системе LIDAR, которая использует отражения от лазера для построения схемы местности. Команда разработала трехкомпонентный алгоритм для планирования движения робота на основе данных LIDAR. Как система видения, так и система планирования пути находятся на борту робота, что дает ему полную автономность.
Первый компонент алгоритма позволяет роботу обнаруживать препятствие, оценивать его размер и расстояние до него. Исследователи разработали формулу, упрощающую визуальную сцену, представляющую землю как прямую линию, и любые препятствия как отклонения от этой линии. С помощью этой формулы робот может оценить высоту и расстояние до препятствия.
Как только робот обнаружил препятствие, включается второй компонент алгоритма, который позволяет роботу корректировать свое движение при приближении к препятствию. Основываясь на расстоянии до объекта, алгоритм определяет лучшее возможное положение, из которого можно прыгать, чтобы безопасно преодолеть препятствие.
Этот «алгоритм корректировки подхода» работает «на ходу», оптимизируя движение робота с каждым шагом. Процесс оптимизации занимает около 100 миллисекунд, что составляет примерно половину времени, необходимого для совершения одного шага.
Когда робот достигает точки прыжка, включается третий компонент алгоритма, определяющий необходимую траекторию прыжка. Основываясь на высоте препятствия, и скорости робота, исследователи разработали формулу для определения количества силы электродвигателя робота, необходимой и достаточной для безопасного преодоления препятствия в прыжке.
Разработчики говорят, что не хотели терять время и ресурсы на разработку оптимального прыжка, что означало бы необходимость максимально точных вычислений параметров прыжка, вместо этого они высчитывали приблизительные параметры, достаточные для успешного преодоления препятствия.
«Если вы хотите оптимизировать, скажем, энергоэффективность, вам необходимо так расчитать силу прыжка, чтобы робот едва коснулся препятствия, - но это опасно, и поиск действительно оптимального решения потребует много времени на вычислений. Мы не хотим тратить много времени, чтобы найти лучшее решение. Мы просто хотим, чтобы задача была выполнена».
Иногда это означает, что робот может прыгать намного выше, чем ему нужно - и это нормально.
Команда проверила способность MIT cheetah прыгать сначала на беговой дорожке, затем на треке. На беговой дорожке робот бежал на одном месте, поскольку исследователи устанавливали препятствия разной высоты на ленте. Так как беговая дорожка была всего лишь около 4 метров, робот, бегущий посередине, имел только 1 метр, чтобы обнаружить препятствие и спланировать свой прыжок. После нескольких запусков робот успешно преодолел около 70 процентов препятствий.
Для сравнения, тесты на крытой дорожке оказались намного проще, поскольку у робота было больше свободного места и времени, чтобы видеть, приближаться и преодолевать препятствия. В этих прогонах робот успешно преодолел около 90 процентов препятствий.
Исследователи теперь работают над тем, чтобы гепард Массачусетского технологического института перепрыгивал через препятствия на более мягкой поверхности, такой, как, например, трава.
